Question

我试图按行获取几何平均值，DataFrame看起来像这样：

               PLTRNSU00013 PLSRBEX00014 PLATTFI00018 PLALMTL00023 PLAMBRA00013   PLAMICA00010 PLAMPLI00019 NL0000474351 PLAPATR00018 PLAPLS000016
 2010-07-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN  
 2010-10-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.968237          NaN          NaN 
 2011-01-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN  
 2011-04-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN  
 2011-07-01     0.979871          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.00999          NaN          NaN 
 2011-10-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN       1.00737         NaN          NaN          NaN          NaN  
 2012-01-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.05766          NaN 
 2012-04-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.979955          NaN 
 2012-07-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.01718          NaN 
 2012-10-01          NaN     0.916302          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.979858          NaN          NaN

我没有找到任何内置的pandas方法，所以我使用的是scipy中的gmean from scipy.stats.mstats import gmean 但是当在行上调用时：

In [285]:gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'])
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-28-e9186c65a04d>", line 1, in <module>
    gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'])

  File "D:\Python\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py", line 305, in gmean
    log_a = np.log(np.array(a, dtype=dtype))

 AttributeError: 'float' object has no attribute 'log'

我正在接受并且例外AttributeError 我尝试用{p>摆脱Nan

In [287]: gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'].dropna())
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-29-e8807696d6be>", line 1, in <module>
    gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'].dropna())

  File "D:\Python\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py", line 305, in gmean
    log_a = np.log(np.array(a, dtype=dtype))

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'log'

我可以使用math pow方法手动执行此操作，但是当然，它效率很低，仅适用于标量。

Answer 1

我们可以通过<div class="abouts">  <div class="item"> <h3>Vision</h3> <p>Content here details, more content height...</p> </div>   <div class="item"> <h3>Vision</h3> <p>Content here details...</p> </div>   <div class="item"> <h3>Vision</h3> <p>Content here details, more content for test equal height all elements more content for test equal height all elements...</p> </div>  </div>手动完成此操作：

numpy

输出：

np.exp(np.log(df.prod(axis=1))/df.notna().sum(1))

Answer 2

不确定，为什么gmean对您不起作用。您是否已经检查了列的数据类型？他们可能不是np.float32或np.float64吗？

像Quang Hoang提出的解决方案可以工作，但我猜只有在产品不产生溢出的情况下才可以。我想像gmean取日志，对结果求和，建立平均值并返回e ^（average）。

如果愿意，您当然可以手动执行此操作。之前删除NA（或使用只忽略它们的索引器）。

所以它就像：

import numpy as np
values= your_df.loc[your_id]
indexer= ~values.isna()
avg_log=values[indexer].map(np.log).mean()
np.exp(avg_log)

如果使用此方法，请确保至少使用np.float64作为对数和均值运算。

DataFrame中的几何均值

2 个答案: