用 pandas 计算每个后续组的 2 行的平均值答案

【问题标题】：Calculate mean of each subsequent group of 2 rows with pandas用 pandas 计算每个后续组的 2 行的平均值
【发布时间】：2019-09-18 07:49:14
【问题描述】：

我正在尝试计算所有数据框的每个后续组的 2 行的平均值。我想我通过以下几行得到了这一点： df.groupby(np.arange(len(df))//2).mean()

但是，问题在于并非所有值都是数字。在这种情况下，如果该组的第二行是数字，而第一行不是，而不是平均值，则该值与第二行保持相同。如果两行都不是数字，则该值应分配为 0。

为了更好的可视化，我有这个数据框：

    Well    Ct
0    A1    Undetermined
1    A2    Undertermined
2    A3    Undetermined
3    A4    41.2
4    B1    42
5    B2    43

我想要得到的是：

     Well     Ct
0    A1-A2    0.0
1    A3-A4    41.2
2    B1/B2    42.5

有什么方法可以解决这个问题或其他已经发布的类似问题吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用pandas.to_numeric 将非数字值强制转换为NaNs（默认情况下，pandas 在计算平均值时会忽略该值），然后使用groupby + agg 分配最终组。

df.Ct = pd.to_numeric(df.Ct, errors='coerce')

df.groupby(np.arange(df.shape[0]) // 2).agg({'Well': '-'.join, 'Ct': 'mean'}).fillna(0)

    Well    Ct
0  A1-A2   0.0
1  A3-A4  41.2
2  B1-B2  42.5

【讨论】：