在 df agg() 函数中计算 NaN 的最 Pythonic 方法是什么？答案

【问题标题】：What's the most pythonic way to count NaN's in a df agg() function?在 df agg() 函数中计算 NaN 的最 Pythonic 方法是什么？
【发布时间】：2020-11-20 11:52:52
【问题描述】：

我想在 agg() 函数之后添加一列，其中包含非 NaN 的数量。 “len”不区分 NaN 和非 Nan。在下面的示例中，我正在探索 np.sum 和 np.mean 仅使用非 NaN 的事实。但是一定有更好的方法来达到同样的结果吗？

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 0, 0, 0], 'b': [4, np.NaN, 2, 1, 6, np.NaN]})

df = df.groupby("a")['b'].agg([np.sum, np.mean, np.median, np.std, len])
df['count_non_nan'] = df['sum'] / df['mean']
df

【问题讨论】：

将count 用于非空值。可以用df.groupby("a")["b"].agg(['sum', 'mean', 'median', 'std', 'count'])

标签： python numpy pandas-groupby aggregate-functions nan

【解决方案1】：

在源系列中定义一个计算非空值的函数：

def countNotNull(grp):
    return grp.notnull().sum()

不要被 notnull 函数的名称所误导。它考虑到还有 NaN 值。

然后将此函数包含在您的聚合中：

df.groupby("a")['b'].agg([np.sum, np.mean, np.median, np.std, len, countNotNull])

结果是：

   sum  mean  median       std  len  countNotNull
a                                                
0  7.0   3.5     3.5  3.535534  3.0           2.0
1  6.0   3.0     3.0  1.414214  3.0           2.0

【讨论】：

【解决方案2】：

用 0 替换 np.NaN。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 0, 0, 0], 'b': [4, np.NaN, 2, 1, 6, np.NaN]})
df = df.replace(np.nan, 0)
df = df.groupby("a")['b'].agg([np.sum, np.mean, np.median, np.std, len])
df['count_non_nan'] = df['sum'] / df['mean']
df
print(df)

【讨论】：