计算数据帧中一部分列的平均值忽略NAN

Question

我在计算数据帧中一部分列的平均值时遇到困难。 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windwows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)])

所以现在我把数组1分成10个子数组。现在我的问题是：出于某种原因，我用“nan”作为一些方法的解决方案。这可能是因为数组1中必须有一些nan值。如何仅计算not nan值的平均值，而不从阵列1中删除nan？这可能吗？非常感谢！：）

Answer 1

看起来您可以使用（也可以与NaNs一起使用）：

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

如果数据帧的索引是pd.RangeIndex，则此操作有效。否则，您可以执行以下操作：

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

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作为旁注，为了计算包含NaNs的numpy数组的平均值，您有^{}