我正在尝试计算物理和数学两个类的平均值，并将其包含在单独的列平均值中。此外，我只是想计算两个都需要分数的班级的平均值。这正在制作一个过滤器。唯一不起作用的想法是计算平均值。对于缺失的，它是有效的，但不知何故，它将我的值设置为零，这很奇怪。数据如下：
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：
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，其中我已经将Means包含在NaN:中
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
但我宁愿期待这样的东西：
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
where((方法没有"否则"；语句，但为数据帧的每一行返回一个序列。这意味着它只会在where语句为True的地方返回值，而在其为False的地方则会丢失值，基本上会丢弃以前的结果。有多种方法可以解决这个问题。一个是下面使用numpy库。
np.where((本质上有一个具有True/False值的序列。其中True使用下一个提供的序列，而false使用最后一个提供序列。在这里我们插入前面的平均值。
import numpy as np
df_copy['Mean'] = np.where(df_copy['Flag'] == 1, ((df_copy['Math'] + df_copy['Physics'])/2), df_copy['Mean'])
您忘记在pandas.where()中添加other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
df_copy['Mean'] = df_copy[['Math','Physics']].mean(axis=1).where(df_copy.Flag == 1,df_copy['Mean'])
您也可以使用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'])