我有一个“DataFrame”，它偶尔会出现缺失值，看起来像这样:MondayTuesdayWednesday================================================Mike42NaN12JennaNaNNaN15Jon2141我想在我的数据框中添加一个新的column，我将在其中计算每个row的所有columns的平均值.意思是，对于Mike，我需要(df['Monday']+df['Wednesday'])/2，但对于Jenna，我会简单地使用df['Wednesdayamt.']/1有谁知道解释缺失值导致的这种变化并计算平均值的最佳方法？
我有一个“DataFrame”，它偶尔会出现缺失值，看起来像这样:MondayTuesdayWednesday================================================Mike42NaN12JennaNaNNaN15Jon2141我想在我的数据框中添加一个新的column，我将在其中计算每个row的所有columns的平均值.意思是，对于Mike，我需要(df['Monday']+df['Wednesday'])/2，但对于Jenna，我会简单地使用df['Wednesdayamt.']/1有谁知道解释缺失值导致的这种变化并计算平均值的最佳方法？
示例问题作为一个简单的例子，考虑如下定义的numpy数组arr:importnumpyasnparr=np.array([[5,np.nan,np.nan,7,2],[3,np.nan,1,8,np.nan],[4,9,6,np.nan,np.nan]])其中arr在控制台输出中如下所示:array([[5.,nan,nan,7.,2.],[3.,nan,1.,8.,nan],[4.,9.,6.,nan,nan]])我现在想逐行“前向填充”数组arr中的nan值。我的意思是用左边最接近的有效值替换每个nan值。期望的结果如下所示:array([[5.,5.,5.,7.,2.],[3.,
示例问题作为一个简单的例子，考虑如下定义的numpy数组arr:importnumpyasnparr=np.array([[5,np.nan,np.nan,7,2],[3,np.nan,1,8,np.nan],[4,9,6,np.nan,np.nan]])其中arr在控制台输出中如下所示:array([[5.,nan,nan,7.,2.],[3.,nan,1.,8.,nan],[4.,9.,6.,nan,nan]])我现在想逐行“前向填充”数组arr中的nan值。我的意思是用左边最接近的有效值替换每个nan值。期望的结果如下所示:array([[5.,5.,5.,7.,2.],[3.,
我想创建一个用NaN填充的PandasDataFrame。在我的研究中，我发现了ananswer:importpandasaspddf=pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])此代码生成一个填充了“object”类型的NaN的DataFrame。所以它们不能在以后使用，例如interpolate()方法。因此，我用这个复杂的代码(受thisanswer启发)创建了DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpdummyarray=np.empty((4,1))dummyarray[:]=np.nandf
我想创建一个用NaN填充的PandasDataFrame。在我的研究中，我发现了ananswer:importpandasaspddf=pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])此代码生成一个填充了“object”类型的NaN的DataFrame。所以它们不能在以后使用，例如interpolate()方法。因此，我用这个复杂的代码(受thisanswer启发)创建了DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpdummyarray=np.empty((4,1))dummyarray[:]=np.nandf
我有一个numpy数组，其中大部分填充了实数，但其中也有一些nan值。如何将nan替换为它们所在列的平均值？ 最佳答案 不需要循环:print(a)[[0.93230948nan0.477734390.76998063][0.944607790.878824560.796158380.56282885][0.942729340.486152680.06196785nan][0.649402160.74414127nannan]]#Obtainmeanofcolumnsasyouneed,nanmeanisconvenient.col
我有一个numpy数组，其中大部分填充了实数，但其中也有一些nan值。如何将nan替换为它们所在列的平均值？ 最佳答案 不需要循环:print(a)[[0.93230948nan0.477734390.76998063][0.944607790.878824560.796158380.56282885][0.942729340.486152680.06196785nan][0.649402160.74414127nannan]]#Obtainmeanofcolumnsasyouneed,nanmeanisconvenient.col
我想要:df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']返回这些列乘以df['mtaz_proportion']这样我就可以设置了df[['mtaz_income_1','mtaz_income_2']]=df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']但我得到:income_1income_2012345678910111213141516170NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...1NaNNaNN
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