仅当每行中的值的数量高于 python pandas 中的某个数字时才计算平均值

Question

我有一个包含九列的每日时间序列数据框。每列代表来自不同方法的测量。我只想在有两个以上的测量值时才计算每日平均值，否则要分配为 NaN。如何使用熊猫数据框做到这一点？

假设我的 df 看起来像：

             0    1      2    3     4     5    6      7     8
2000-02-25  NaN   0.22  0.54  NaN   NaN  NaN   NaN   NaN    NaN
2000-02-26  0.57  NaN   0.91  0.21  NaN  0.22  NaN   0.51   NaN
2000-02-27  0.10  0.14  0.09  NaN   0.17 NaN   0.05  NaN    NaN
2000-02-28  NaN   NaN   NaN  NaN    NaN  NaN   NaN   NaN    0.14
2000-02-29  0.82  NaN   0.75  NaN   NaN  NaN   0.14  NaN    NaN

我期望的平均值如下：

             0    
2000-02-25  NaN   
2000-02-26  0.48  
2000-02-27  0.11  
2000-02-28  NaN   
2000-02-29  0.57  

Answer 1

将where 用于NaNs 值，由DataFrame.count 创建的条件用于排除NaNs 并通过Series.gt (>) 进行比较：

s = df.where(df.count(axis=1).gt(2)).mean(axis=1)
#alternative soluton with changed order
#s = df.mean(axis=1).where(df.count(axis=1).gt(2))
print (s)
2000-02-25      NaN
2000-02-26    0.484
2000-02-27    0.110
2000-02-28      NaN
2000-02-29    0.570
dtype: float64