计算忽略nans的pandas数据帧列的一部分的平均值

Question

我无法计算 Pandas 数据框中列的一部分的平均值。我需要将我的数据帧划分为子窗口，并且我需要特定列的每个较小窗口的平均值。

目前我的代码如下所示：

array2 = np.array([[x[:,0].mean()]
                for x in np.array_split(array1, 10)])

所以目前我将 array1 分成 10 个子阵列。现在我的问题：出于某种原因，我将“nan”作为某些手段的解决方案。这可能是由于 array1 中必须有一些 nan 值的原因。我怎样才能只计算非 nan 值的平均值，而我根本不从 array1 中删除 nans？这可能吗？非常感谢！：）

Answer 1

看起来您可以使用（也应该与 一起使用NaNs）：

df.groupby(df.index//10)['column'].mean()

如果数据框的索引是pd.RangeIndex. 否则你可以这样做：

df.groupby(pd.RangeIndex(df.shape[0])//10)['column'].mean()

作为旁注，为了计算包含 的 numpy 数组的平均值NaNs，您有numpy.nanmean