Pandas DataFrame中计算列的均值时指定“跳过NA”

2024-07-01 18:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍如何在Pandas DataFrame中计算列的均值时指定“跳过NA”。阅读更多：Pandas 教程

Pandas DataFrame

首先，让我们来介绍一下Pandas DataFrame。Pandas是一种开源Python库，用于数据处理和数据分析。它提供了许多数据结构和数据操作函数，其中最常用的是DataFrame。 DataFrame是一个二维的表格数据结构，其中每列可以具有不同的数据类型（数字，字符串，布尔值等）。每列中的数据通常表示一个特定的变量，每行则表示一个观察值。数据框架可以从多种来源创建，例如CSV文件、Excel文件、SQL数据库等。以下是一个示例DataFrame：

import pandas as pd # Creating DataFrame manually df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40]}) print(df)

输出：

Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 3 David 40 计算DataFrame列的均值

要计算DataFrame列的平均值，可以使用mean（）函数。以下是一个示例：

import pandas as pd # Creating DataFrame manually df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40]}) # Computing mean of 'Age' column mean_age = df['Age'].mean() print(mean_age)

输出：

32.5

这将计算“Age”列的平均值，并将其存储在“mean_age”变量中。如您所见，计算DataFrame列的平均值非常简单，只需使用.mean（）函数并指定列名称即可。

指定“跳过NA”

默认情况下，Pandas将NaN（Not a Number）值视为无效或缺失的值，并将其作为0计算。这可能会导致丢失或错误的数据。例如，考虑以下包含NaN值的DataFrame：

import pandas as pd import numpy as np # Creating DataFrame manually df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, np.nan, 40]}) # Computing mean of 'Age' column mean_age = df['Age'].mean() print(mean_age)

输出：

31.666666666666668

在此示例中，“Charlie”的年龄值为NaN，因此它被视为无效值，并被处理为0。但是，这样会导致平均年龄出现错误。为了解决这个问题，我们可以指定“跳过NA”。这将导致Pandas在计算平均值时忽略所有的NaN值。以下是示例代码：

输出：

31.666666666666668

如您所见，指定“skipna = True”将使Pandas忽略NaN值并计算有效值的平均值。

总结

本文介绍了如何在Pandas DataFrame中计算列的平均值，并指定将NaN值视为无效值而跳过。这将确保您的数据处理和数据分析的准确性，以更好地理解数据的含义和趋势。

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