基于其他两列Dataframe计算列中的值
基于其他两列Dataframe计算列中的值
提问于 2020-10-13 16:47:28
我试图计算物理和数学两类的平均值，并将其包含在单独的列平均值中。此外，我只是试图计算平均时的班级，当两者都需要一个分数。这是用来做过滤器的。唯一不起作用的想法是计算平均值。对于缺少的，它起作用，但不知怎么地，它将值设置为零，这是很奇怪的。数据如下所示：
Date School Math Physics Mean Flag
01.01.2020 ABC 3 4 1
01.03.2020 ABC 2 3 1
01.05.2020 ABC 2 1 1.5 2
01.07.2020 ABC 2 1 1
01.08.2020 ABC 2 1 1.5 2
01.04.2020 ABC 2 3
01.06.2020 ABC 1 3我的代码如下所示：
import pandas as pd
path = 'School_grades.xlsx'
df = pd.read_excel(path)
df_copy = df.copy(deep=True)
df_copy['Date'] = pd.to_datetime(df_copy.Date)
df_copy = df_copy[(df_copy["Flag"] != 3)]
df_copy['Mean'] = ((df_copy['Math'] + df_copy['Physics'])/2).where(df_copy['Flag'] == 1)
print(df_copy)我的代码提供了以下内容，其中我已经包含到NaN中的列：
Date School Math Physics Mean Flag
0 2020-01-01 ABC 3.0 4.0 3.5 1
1 2020-01-03 ABC 2.0 3.0 2.5 1
2 2020-01-05 ABC 2.0 1.0 NaN 2
3 2020-01-07 ABC 2.0 1.0 1.5 1
4 2020-01-08 ABC 2.0 1.0 NaN 2但更愿意期待这样的事情：
Date School Math Physics Mean Flag
0 2020-01-01 ABC 3.0 4.0 3.5 1
1 2020-01-03 ABC 2.0 3.0 2.5 1
2 2020-01-05 ABC 2.0 1.0 1.5 2
3 2020-01-07 ABC 2.0 1.0 1.5 1
4 2020-01-08 ABC 2.0 1.0 1.5 2回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-10-13 17:16:00
您的.where()方法没有“.where”语句，而是为dataframe的每一行返回一个序列。这意味着它只返回where语句为True的值，而在其为False的情况下返回缺失的值，实质上是丢弃以前的结果。有多种方法可以解决这个问题。其中一个是使用numpy库的如下内容。
np.where()本质上有一个包含True/False值的系列。其中True使用下一个提供的系列，而false使用最后一个提供的系列。在这里，我们插入以前的平均值。
import numpy as np
df_copy['Mean'] = np.where(df_copy['Flag'] == 1, ((df_copy['Math'] + df_copy['Physics'])/2), df_copy['Mean'])Stack Overflow用户
发布于 2020-10-13 17:33:53
忘记在other中添加pandas.where()参数
>> df_copy['Mean'] = ((df_copy['Math'] + df_copy['Physics'])/2).where(df_copy['Flag'] == 1,df_copy['Mean'])
>> print(df_copy)
Date School Math Physics Mean Flag
0 01.01.2020 ABC 3.0 4.0 3.5 1
1 01.03.2020 ABC 2.0 3.0 2.5 1
2 01.05.2020 ABC 2.0 1.0 1.5 2
3 01.07.2020 ABC 2.0 1.0 1.5 1
4 01.08.2020 ABC 2.0 1.0 1.5 2
5 01.04.2020 ABC 2.0 NaN NaN 3
6 01.06.2020 ABC NaN 1.0 NaN 3使用pandas.DataFrame.mean计算平均值
df_copy['Mean'] = df_copy[['Math','Physics']].mean(axis=1).where(df_copy.Flag == 1,df_copy['Mean'])您还可以使用numpy.where
import numpy as np
df_copy['Mean'] = np.where(df_copy.Flag == 1,df_copy[['Math','Physics']].mean(axis=1),df_copy['Mean'])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64339635
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