python计算出nan_python如何进行汇总统计？

2024-05-30 07:04:45

1.前言

在数据分析中，汇总统计是使用频率较高且应用范围最广的一种能力。计算统计的过程中，可以按照不同维度进行，比如可以按列计算，也可以按行计算。并且，在进行计算统计时，缺失值的处理又是极为重要且关键的。接下来，小编带领大家一起，学习如何使用python进行汇总统计，以及期间如何处理缺失值。

2.基础

Pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。跟对应的numpy数组方法相比，它们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。

In [16]: df=DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])

In [17]: df

Out[17]:

one two

a 1.40 NaN

b 7.10 -4.5

c NaN NaN

d 0.75 -1.3

3.按列计算

In [18]: df.sum() #默认axis=0

Out[18]:

one 9.25

two -5.80

dtype: float64

4.按行计算

In [19]: df.sum(axis=1)

Out[19]:

a 1.40

b 2.60

c 0.00

d -0.55

dtype: float64

5.NA值（skipna选项）

NA值会自动被排除，除非整个切片（这里指的是行或列）都是NA。通过skipna选项可以禁用该功能：

In [20]: df.mean(axis=1,skipna=False)

Out[20]:

a NaN

b 1.300

c NaN

d -0.275

dtype: float64

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