Question

我有一个矩阵-

matrix=[[0,0,1,1],[1,2,0,1],[9,0,1,0],[1,1,2,0]]

我想按列取平均值，但我只想在列中包括非零值。我使用了以下内容-

array= [float(sum(col))/len(col)  for col in zip(*matrix)]

但是它在第一列中显示2.75，而应该是1 + 9 + 1/3 = 3.6

Answer 1

使用numpy：

import numy as np
matrix=np.array([[0,0,1,1],[1,2,0,1],[9,0,1,0],[1,1,2,0]])
array=[np.mean(col[col!=0]) for col in matrix.T]
#array is: [3.6666666666666665, 1.5, 1.3333333333333333, 1.0]

Answer 2

直接替代您的方法也应该是最快的方法（对于这种大小的问题）：

>>> array= [float(sum(col))/sum(map(bool,col))  for col in zip(*matrix)]
>>> array
[3.6666666666666665, 1.5, 1.3333333333333333, 1.0]

编辑：

一种更可靠的方法，处理全零的列：

>>> matrix=[[0,0,1,0],[1,2,0,0],[9,0,1,0],[1,1,2,0]]
>>> array= [float(sum(col))/sum(map(bool,col)) if sum(map(bool,col))>0 else 0 for col in zip(*matrix)]
>>> array
[3.6666666666666665, 1.5, 1.3333333333333333, 0]

Answer 3

这里是pd.DataFrame().mask的一种方法：

df = pd.DataFrame(matrix)
df.mask(df.eq(0)).mean()

输出：

0    3.666667
1    1.500000
2    1.333333
3    1.000000
dtype: float64

取非零列的平均值

3 个答案: