計算rowmeans忽略娜的大熊貓，像R中

Question

na.rm我有以下數據：

a = pd.Series([1, 2, "NA"]) 
b = pd.Series(["NA", 2, 3]) 
df = pd.concat([a, b], axis=1) 
#  0 1 
# 0 1 NA 
# 1 2 2 
# 2 NA 3 

現在，我想計算rowmeans像R中與na.rm=T。

c.mean(skipna=True, axis=0) 
# Series([], dtype: float64) 

我期待：

# 0 1 # 1/1 
# 1 2 # (2+2)/2 
# 2 3 # 3/1 

如何實現這一目標？

Answer 1

您有混合dtypes由於STR「NA」的存在，你需要先轉換爲數值類型：

In [118]: 
df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='force')).mean(axis=1) 

Out[118]: 
0 1 
1 2 
2 3 
dtype: float64 

如果你的原始數據是真實的NaN然後它按預期工作：

In [119]: 
a = pd.Series([1, 2, np.NaN]) 
b = pd.Series([np.NaN, 2, 3]) 
df = pd.concat([a, b], axis=1) 
df.mean(skipna=True, axis=1) 

Out[119]: 
0 1 
1 2 
2 3 
dtype: float64