忽略nan的Pandas列的mean()

在Pandas中，mean()函数用于计算数据列的平均值。如果数据列中包含NaN（缺失值），默认情况下mean()函数会将NaN视为0进行计算。然而，在某些情况下，我们可能希望忽略NaN值并计算非NaN值的平均值。

为了忽略NaN的Pandas列的mean()，我们可以使用skipna参数。将skipna参数设置为True（默认值），mean()函数将忽略NaN值并计算非NaN值的平均值。如果将skipna参数设置为False，mean()函数将包括NaN值在内进行计算。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含NaN值的数据列
data = {'A': [1, 2, 3, np.nan, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算忽略NaN的平均值
mean_without_nan = df['A'].mean(skipna=True)
print("忽略NaN的平均值：", mean_without_nan)

# 计算包括NaN的平均值
mean_with_nan = df['A'].mean(skipna=False)
print("包括NaN的平均值：", mean_with_nan)

输出结果：

忽略NaN的平均值： 2.75
包括NaN的平均值： nan

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN值的数据列，并使用mean()函数计算了忽略NaN的平均值和包括NaN的平均值。通过设置skipna参数为True，我们得到了忽略NaN的平均值。而当skipna参数为False时，由于存在NaN值，计算结果为NaN。

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