Question

我有一个约50列约3000行的数据框。大多数单元都是空的，但不是全部。我正在尝试在数据框的末尾添加新行，并使用每列的平均值，并且需要它来忽略空单元格。

我正在使用df.mean（axis = 0），它以某种方式将数据帧的所有值转换为虚数。所有值保持不变，但添加了+ 0j。我不知道为什么。

Turbine.loc['Mean_Values'] = Turbine.mean(axis=0)

我找不到解决方案，是因为没有单元格吗？

Answer 1

基于this，df.mean()将自动跳过参数值为skipna=True的NaN / Null值。示例：

df=pd.DataFrame({'value':[1,2,3,np.nan,5,6,np.nan]})
df=df.append({'value':df.mean(numeric_only=True).value}, ignore_index=True,)
print(df)

输出：

   value
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
4    5.0
5    6.0
6    NaN
7    3.4

但是，如果单元格中有复数，则df.mean()的结果将转换为复数。示例：

df=pd.DataFrame({'value':[1,2,3,np.nan,5,6,np.nan, complex(1,0)]})
print(df)
print('\n')
df=df.append({'value':df.mean(numeric_only=True).value}, ignore_index=True,)
print(df)

在单元格中具有复杂值的输出：

    value
0  (1+0j)
1  (2+0j)
2  (3+0j)
3     NaN
4  (5+0j)
5  (6+0j)
6     NaN
7  (1+0j)


    value
0  (1+0j)
1  (2+0j)
2  (3+0j)
3     NaN
4  (5+0j)
5  (6+0j)
6     NaN
7  (1+0j)
8  (3+0j)

希望这可以为您提供帮助：）

Answer 2

某些单元格中包含有关方向（北，西...）的信息，这些信息被解释为虚数。

df.mean返回虚数

2 个答案: