为什么有 1 列的 std 而其他的是 nan？答案

【问题标题】：why having std for 1 column and others are nan?为什么有 1 列的 std 而其他的是 nan？
【发布时间】：2021-04-03 15:50:03
【问题描述】：

我的 DataFrame 看起来像这样，但形状 (345,5) 像这样

|something1|  something2|  numbers1| number2 |number3|
|----------|------------|----------|---------|-------|
| A        | str        |    45    | nan     |nan    |
|B         | str2       |   6      |  nan    | nan   |
| c        | str3       |   34     |  67     | 45    |
|D         | str4       |    56    |  45     | 23    |

我只想使用我的手动 std 函数获取数字列的 std 并保存在字典中，问题是我只为第一列得到这个结果：

{'number1': 18.59267328815305,
 'number2': nan,
 'number3': nan,
 'number4': nan}

这是我的代码：

std = {column:std_func(df[column].values) for column in df.columns}

【问题讨论】：

std_func在哪里？
你的std_func()是什么？

标签： python pandas dataframe nan dictionary-comprehension

【解决方案1】：

熊猫可以解决这个问题，试试吧

df[['numbers1', 'numbers2', 'numbers3']].std()

默认情况下会跳过 NaN： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.std.html

如果你想在 dict 中这样做，那么：

df[['numbers1', 'numbers2', 'numbers3']].std().to_dict()

编辑：如果您对使用自定义标准偏差函数非常执着，请在应用之前从列中删除：

std = {column:std_func(df[column].dropna().values) for column in df.columns}

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.dropna.html

【讨论】：