当存在NaN值时，获取pandas数据帧中的平均值

可以使用mean()函数来计算。mean()函数会自动忽略NaN值，并计算非NaN值的平均值。

以下是完善且全面的答案：

在pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维数据结构，类似于表格，可以存储和处理大量的数据。当数据帧中存在NaN值（缺失值）时，我们可以使用mean()函数来获取数据帧中的平均值。

mean()函数是pandas库中的一个函数，用于计算数据的平均值。当应用于数据帧时，它会自动忽略NaN值，并计算非NaN值的平均值。

使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, np.nan, 15]})

# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()

print(mean_values)

输出结果为：

A    3.0
B    8.25
C    12.75
dtype: float64

上述代码中，我们首先导入了pandas库，并创建了一个包含NaN值的数据帧df。然后，我们使用mean()函数计算了每列的平均值，并将结果存储在mean_values变量中。最后，我们打印了平均值。

需要注意的是，mean()函数默认计算每列的平均值，如果需要计算每行的平均值，可以使用mean(axis=1)。

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