.mean() 如何在聚合函数中排除 NaN 值？答案

【问题标题】：How can .mean() exclude NaN values inside aggregate function?.mean() 如何在聚合函数中排除 NaN 值？
【发布时间】：2017-12-21 09:50:27
【问题描述】：

我的数据集有很多列。这里有两个：

Index  Graduated  Age
0      College    24
1      HighSch    18
2      College    26
3      College    Nan
4      HighSch    20

Age 的平均值很简单：

df.Age.mean()

但是，我还有很多其他列，因此我使用的是 agg()：

df.groupby('Graduated').agg({'Age':'mean'})

我得到的错误：

没有要聚合的数字类型如果我插入一个数字而不是 NaN，它可以工作！

如果列具有 NaN 值，agg() 函数是否不允许我们运行平均值？有没有办法解决这个问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正如@ayhan 所说，Nan 值看起来像字符串。一种可能的解决方案是，您可以使用这两行中的任何一行将您拥有的 Nan 字符串替换为实际的 NaN 值：

df['Age'] = df['Age'].replace(r'Nan', np.nan, regex=True)

@ayhan 的建议是使用to_numeric 方法。

df['Age'] = pd.to_numeric(df['Age'], errors='coerce')

然后执行您在问题中提到的聚合。我会为所有列做同样的事情，以避免混淆，并从一开始就直截了当，以便将来进行分析。

【讨论】：