首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在pandas中找到多列的非零中值/均值?

在pandas中,可以使用DataFramemean()方法来计算每列的均值,使用DataFramemedian()方法来计算每列的中值。如果想要找到多列的非零中值或均值,可以先使用DataFramereplace()方法将0替换为NaN,然后再计算中值或均值。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 0, 4, 5],
        'B': [0, 0, 0, 0, 0],
        'C': [3, 0, 0, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将0替换为NaN
df.replace(0, np.nan, inplace=True)

# 计算非零中值
median = df.median()
print("非零中值:")
print(median)

# 计算非零均值
mean = df.mean()
print("非零均值:")
print(mean)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
非零中值:
A    3.5
B    NaN
C    6.0
dtype: float64
非零均值:
A    3.0
B    NaN
C    5.333333
dtype: float64

在上述示例中,我们首先创建了一个包含多列的DataFrame。然后使用replace()方法将0替换为NaN。接着使用median()方法计算非零中值,使用mean()方法计算非零均值。最后打印出结果。

需要注意的是,如果某一列全部为0,则计算的中值和均值都会为NaN。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么中位数(大多数时候)比平均值

我们只对数值使用众数(mode)。为了找到它,我们必须计算一个特定单元出现在给定频率。结果最好单位是我们正在寻找众数(mode)。...现在让我们转到平均值中值。这两个值都显示了行中心数字。但方式不同。 平均值是一个平均值(这好像是废话),我们可以通过汇总一行中所有值,然后将结果除以它们数量来计算它。让我们看看人口。...为了计算平均值,我们应该将所有国家的人口值相加,然后除以数据集中国家数。幸运是,pandas可以为我们做这件事。 ? 这个数字表明,在一个正常国家,平均生活着大约3300万人。...通常中位数和中位数是相当接近。如果不是,那么问题就出在异常值中—这些值与行中所有其他值都非常不同。让我们做一个小图形。 ? 我们看到,大多数国家都集中在附近。但有些数值与众不同。...,你最多可以移动一半数据,所以中位数要比均值稳健 最后是计算复杂性,均值只需要求和除,但中位数,我理解的话,至少要排个序吧,排序复杂度应该比直接加要复杂一些,而且很多数据样本量都特别大,这时候计算均值要方便不少

3.7K10
  • Pandas速查卡-Python数据科学

    numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 导入CSV文档 pd.read_table(filename) 导入分隔文本文件 (TSV) pd.read_excel...=n) 删除所有小于n个空值行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值均值可以用统计部分中几乎任何函数替换) s.astype(float...df.groupby([col1,col2]) 从返回一组对象值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中均值,按col1中值分组(平均值可以用统计部分中几乎任何函数替换...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有均值 df.corr() 查找数据框中之间相关性 df.count() 计算每个数据框空值数量 df.max...() 查找每个最大值 df.min() 查找每最小值 df.median() 查找每中值 df.std() 查找每个标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

    9.2K80

    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个缺失值计数。 ? 为了识别缺失值,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和缺失值。...默认情况下,.dropna()方法删除其中找到任何空值整个行或。 ? ? .dropna()方法也适用于轴。axis = 1和axis = "columns"是等价。 ? ?...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或保留最小空值。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值,而不是删除行和。....fillna()方法返回替换空值Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为。 ? ?...该方法应用于使用.loc方法目标列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法详细信息。 ? ? 基于df["col6"]均值填补方法如下所示。.

    12.1K20

    Python面试十问2

    四、如何快速查看数据统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe():默认情况下,它会为数值型提供中心趋势、离散度和形状统计描述,包括计数、均值、标准差、最小值...df.info():主要用于提供关于DataFrame一般信息,索引、数据类型、空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据统计摘要,而是更多地关注于数据集整体结构和数据类型。...五、pandas索引操作 pandas⽀持四种类型轴索引,它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...六、pandas运算操作  如何得到⼀个数列最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值?...先分组,再⽤ sum()函数计算每组汇总数据  分组后,⽣成多层索引,也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组统计值。

    8010

    Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

    引言 Pandas是数据分析中一个至关重要库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关职业,那么你要做第一件事情就是学习Pandas。...处理空值有两种选择: 去掉带有空值行或空值替换空值,这种技术称为imputation 让我们计算数据集每一空值总数。...可能会有这样情况,删除每一行空值会从数据集中删除太大数据块,所以我们可以用另一个值来代替这个空值,通常是该均值中值。 让我们看看在revenue_millions中输入缺失值。...如果您还记得我们从开始创建DataFrames时,dict键最后是列名。现在,当我们选择DataFrame时,我们使用方括号,就像访问Python字典一样。...: revenue.fillna(revenue_mean, inplace=True) 我们现在用均值替换了所有的收益为空。

    1.8K60

    Python进阶之Pandas入门(一) 介绍和核心

    pandas将从CSV中提取数据到DataFrame中,这时候数据可以被看成是一个Excel表格,然后让你做这样事情: 计算统计数据并回答有关数据问题,比如每一均值中值、最大值或最小值是多少...A和B相关吗?C数据分布情况如何? 通过删除缺失值和根据某些条件过滤行或来清理数据 在Matplotlib帮助下可视化数据。绘制条形图、线条、直方图、气泡等。...DataFrame和Series在许多操作上非常相似,一个操作可以执行另一个操作,比如填充空值和计算平均值。...2 创建DataFrame 在Python中正确地创建DataFrame非常有用,而且在测试在pandas文档中找到新方法和函数时也非常有用。...(purchases.columns) #打印索引 请大家逐一尝试这些函数。

    2.7K20

    三行代码产出完美数据分析报告!

    作者:杰少 AutoEDA四天王 简介 在三年前,我们做数据竞赛或者数据建模类项目时,前期我们会耗费较多时间去分析数据,但现在非常擅长数据分析大师们已经将我们平时常看数据方式进行了集成,...其中: pandas_profilingdf.profile_report()扩展了pandas DataFrame以方便进行快速数据分析。...Pandas-Profiling对于每一特征,特征统计信息(如果与类型相关)会显示在交互式 HTMLreport中: Type:检测数据类型; Essentials:类型、unique值、缺失值...分位数统计,最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位距 描述性统计数据,均值、众数、标准差、总和、中值绝对偏差、变异系数、峰态、偏度 出现最多值 直方图 高度相关变量、Spearman、...AutoViz结果会以非常图片都形式存在文件夹下方。

    86230

    数字图像处理学习笔记(十)——空间滤波

    (10,15,20,20,20,20,20,25,100) 中值滤波算法特点 ☆在去除噪音同时,可以比较好地保留边锐度和图像细节(优于均值滤波器) ☆能够有效去除脉冲噪声:以黑白点叠加在图像上...很明显,中值滤波要比均值滤波在去除椒盐噪声方面效果好得多 图像锐化滤波器 引入原因:在使用图像平滑可让模糊图像达到图像降噪目的,但同时存在一个问题就是会使得图像边缘被淡化。...在图像微分锐化操作中,对于一阶微分任何定义需要保证以下三点: 在恒定灰度区域微分值为 在灰度台阶或斜坡处微分值 沿着斜坡微分值 同样类比得对于二阶微分任何保证以下三点: 在恒定区域微分值为...在灰度台阶或斜坡起点处微分值 沿着斜坡微分值 ?...注:在恒定区域微分值为 在灰度台阶或斜坡起点处微分值 沿着斜坡微分值 锐化滤波器主要用途: ☞突出图像中细节,增强被模糊了细节 ☞印刷中细微层次强调

    2.1K20

    用Python也能进军金融领域?这有一份股票交易策略开发指南

    当然,这一切都在很大程度上依赖于一个根本性理论或者说信仰,那就是任何在过去表现良好策略也将在未来继续表现良好,以及,任何在过去表现不好策略在未来也将会表现很差。...当然,请别担心,在这份教程中,我们已经为你载入了数据,所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python时候,你不会面对任何问题。...回归中值策略,实际上是您相信股票会回到自己平均水平,那么当您偏离这个平均值时您就可以利用它。 这听起来很实用,是吗? 除了回归中值策略,这种策略另一个例子是与其相似的配对交易中值回归。...接下来,不要忘记链接mean()函数,以便计算滚动均值。 在计算了短期和长期窗口均值后,当短移动平均线跨过长移动平均线时,您应该创建一个信号,但只能在该周期大于最短移动平均窗口期间创建信号。...,这是你能在ziplineQuickstart guides(http://www.zipline.io/)中找到标准示例。

    2.9K40

    机器学习中处理缺失值7种方法

    ---- 用平均值/中位数估算缺失值: 数据集中具有连续数值可以替换为中剩余值均值中值或众数。与以前方法相比,这种方法可以防止数据丢失。...替换上述两个近似值(平均值中值)是一种处理缺失值统计方法。 ? 在上例中,缺失值用平均值代替,同样,也可以用中值代替。...这里'Age'包含缺少值,因此为了预测空值,数据拆分将是, y_train: 数据[“Age”]中具有空值行 y_test: 数据[“Age”]中行具有空值 X_train: 数据集[“Age...”]特征除外,具有空值 X_test: 数据集[“Age”]特征除外,具有空值 from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas...「缺点」: 只作为真实值代理 ---- 使用深度学习库-Datawig进行插补 这种方法适用于分类、连续和数值特征。

    7.4K20

    机器学习特性缩放介绍,什么时候为什么使用

    import pandas import numpy as np dataset = pandas.read_csv("....它衡量功能中价值传播。这是最常用之一。 ? 在标准缩放过程中,我们将特征均值偏移为0,标准偏差为1。应用标准缩放器时,我们获得值在-3到3范围内 ?...当对特征值应用标准偏差时,特征集中值99.7%介于-3 SD(标准偏差)至3 SD(标准偏差)之间。 ? 让我们看一下示例: ?...在上述情况下,值在-3到3之间标准化,因此减小了数据中值范围。缩放这些值后,可以将其输入到机器学习算法进行进一步分析。...归一化对异常值影响很高 高斯曲线表示时归一化效果很好 作者:Mayank Gupta deephub翻译组

    66820

    【数据分析】数据缺失影响模型效果?是时候需要missingno工具包来帮你了!

    条形图 条形图提供了一个简单绘图,其中每个条形图表示数据帧中。条形图高度表示该完整程度,即存在多少个空值。...其他WELL、DEPTH_MD和GR)是完整,并且具有最大值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据,矩阵图是一个很好工具。它为每一提供颜色填充。...通过调用以下命令可以生成矩阵图: msno.matrix(df) 结果图所示,DTS、DCAL和RSHA显示了大量缺失数据。...如果在级将多个组合在一起,则其中一中是否存在空值与其他中是否存在空值直接相关。树中越分离,之间关联null值可能性就越小。...第二在左边,其余比较完整。 LITHOFACIES, GR, GROUP, WELL, 和 DEPTH_MD 都归为,表明它们是完整

    4.7K30

    python数据分析——数据选择和运算

    PythonPandas库为我们提供了强大数据选择工具。通过DataFrame结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照行或进行数据选择。...PythonPandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,merge()、join()和concat()等方法。...: 四、数据运算 pandas中具有大量数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下某电商平台销售数据product_sales.csv,形式如下所示,请利用Python对数据读取,并计算数据集每空值个数情况。...关键技术: mean()函数能够对对数据元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列一组数据中位于中间位置数,其不受异常值影响。

    15810

    数据分析(四)

    0) # 查找每一中最大数字位置 b1 = np.argmax(attr,axis=1) # 查找每一中最小数字位置 c1 = np.argmin(attr,axis=1) # 平均值 d...= np.mean(attr,axis=0) 还有很多,求和sum,取中值median(加轴就取轴,不加取全部),方差var(),标准差std(),极差ptp(),中值median等等。...是不相等 np.nan == np.nan # 会返回False 3) # 计算数组中nan个数 # 假如a中有nan值,我们可以找出这个值个数 # count_nonzero统计0数值个数,...=a) 或者 np.count_nonzero(np.isnan(a)) 4) nan和其他任意值计算都是nan 5) 当我们计算时候需要把nan替换成0或者均值,或者中值。...= 0: temp_col[np.isnan(temp_col)] = 0 print(t) pandas基础 numpy只能处理数值类型,而pandas是再numpy基础上还能够处理字符串等其他类型

    92031

    小蛇学python(18)pandas数据聚合与分组计算

    image.png 你一定注意到,在执行上面一行代码时,结果中没有key2,这是因为该内容不是数值,俗称麻烦,所以被从结果中排除了。...函数名 说明 count 分组中NA数量 sum NA值和 mean NA值得平均值 median NA值算术中位数 std var 标准差,方差 max min 最大值,最小值 prod...NA值积 first last 第一个和最后一个NA值 更加高阶运用 我们拿到一个表格,想添加一个用于存放各索引分组平均值。...我们可以利用以前学习pandas表格合并知识,但是pandas也给我专门提供了更为简便方法。 ?...是不是很神奇,如果不相信,我们可以来验证一下,按理说减去平均值后,数据均值会变成。 ? image.png 可以看出来,就算不为,也是很小数。

    2.4K20

    使用pandas-profiling对时间序列进行EDA

    我们这里使用数据集是美国空气质量数据集,可以从 EPA 网站下载。本文完整代码和示例可以在 GitHub 中找到。...在上面的pandas-profiling图中你会注意到第一个区别是线图将替换被识别为时间相关直方图。使用折线图,我们可以更好地了解所选轨迹和性质。...但是在查看警告时可以看到 NO2 均值是一个平稳时间变量,它消除了这些图可解释性。...ACF 图有助于确认我们怀疑东西——NO2 平均值是非平稳——因为 ACF 图值下降非常缓慢,而不是像平稳序列情况下所预期那样快速下降到。...发现有几列带有平稳和季节性警报,所以数据处理下一步是使它们平稳或确保我们模型可以处理平稳数据点。

    1.2K20

    数据分析篇(五)

    # 查看详细信息,行,,索引,类型,内存等 attr2.info() # 快速统计均值,标准差,最大值,最小值,四分位 attr2.describe() # 当然只会统计数字类型。...20 10086 attr4.loc['1',:] # 李四 20 10086 attr4.loc[:,'age'] # 18 20 取多行 attr4.loc[['0','1']] 取...缺失数据处理 我们如果读取爬去到大量数据,可能会存在NaN值。 出现NaN和numpy中是一样,表示不是一个数字。 我们需要把他修改成0获取其他中值,来减少我们计算误差。...()) # 赋值为NaN值 att4['age'][0] = np.nan # 赋值为0数据为NaN attr4[attr4==0] = np.nan nan是不会参与平均值等计算,0会参与计算。...pandas 连接MongoDB数据库 # 导入操作MongoDB模块 from pymongo import MongoClient import pandas as pd # 链接 client

    75920

    Python数据分析与实战挖掘

    [3]判定系数r² 3、主要函数 主要是Pandas用于数据分析和Matplotlib用于数据可视化 《贵阳大数据分析师培训机构 》 Pandas主要统计特征函数 sum 总和(按) mean 算数平均值...x*=(x-min)/(max-min);缺点:异常值影响;之后范围限制在[min,max]中 [2]-均值规范化,也称标准差规范化,处理后[0,1]。...判断是否为空 Pandas notnull 判断是否Pandas PCA 主成分分析 Scikit-Learn random 生成随机矩阵 Numpy 挖掘建模 分类与预测 主要分类与预测算法...将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析 常用插补方法 《 贵阳数据分析师》 均值/中位数/众数 根据属性值类型,取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近样本该属性值进行插补...x*=(x-min)/(max-min);缺点:异常值影响;之后范围限制在[min,max]中 [2]-均值规范化,也称标准差规范化,处理后[0,1]。

    3.7K60
    领券