在pandas中,计算连续非空值的平均值可以使用rolling函数结合mean函数来实现。
首先,我们需要创建一个包含连续非空值的数据列。假设我们有一个名为"column_name"的数据列,其中包含了一些缺失值(NaN)和一些非缺失值。我们可以使用dropna函数来删除缺失值,并将结果保存到一个新的数据列中:
new_column = df['column_name'].dropna()
接下来,我们可以使用rolling函数来计算连续非空值的平均值。rolling函数可以指定一个窗口大小,它会在数据列上滑动,并计算每个窗口中的平均值。例如,我们可以使用窗口大小为3的rolling函数来计算平均值:
rolling_mean = new_column.rolling(window=3).mean()
最后,我们可以打印出计算得到的平均值:
print(rolling_mean)
这样就可以得到pandas中连续非空值的平均值了。
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