如何通过取数值或平均值合并Pandas数据框中的2列并创建第三列？

jgovgodb 于 2022-11-20 发布在其他

关注(0)|答案(2)|浏览(171)

我有一个包含2列的 Dataframe 。如何创建第三列：
1.如果存在col1或col2值，则采用其中之一
1.如果两者都存在，则取平均值
1.如果两者都不存在，则保留NaN
最后，我想把它存储在df ['col3']中。我试过了，但是值是错误的。

df['col3']=pd.concat([df['col2'], df['col1']]).groupby(level=0).mean()

我该怎么做？

time        col1        col2    
2000-01-31  389.5400    NaN
2000-02-29  387.7700    NaN
2000-03-31  386.6600    250.2
2000-04-30  384.1850    NaN
2000-05-31  383.3600    267.2
...     ...     ...
2020-03-31  396.3755    NaN
2020-04-30  NaN         350.12
2020-05-31  395.0485    NaN
2020-06-30  394.9400    396.321
2020-07-31  395.3070    NaN

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74475833/how-to-merge-2-columns-in-pandas-dataframe-by-taking-either-value-or-mean-and-cr

2条答案

按热度按时间

qvsjd97n1#

答案出奇的简单：

df['col3'] = df[['col1', 'col2']].mean(axis=1)

这是由于mean默认忽略NaN（skipna=True），因此如果只有一个值，则平均值为值本身，如果只有NaNs，则输出为NaN
输出量：

time      col1     col2      col3
0  2000-01-31  389.5400      NaN  389.5400
1  2000-02-29  387.7700      NaN  387.7700
2  2000-03-31  386.6600  250.200  318.4300
3  2000-04-30  384.1850      NaN  384.1850
4  2000-05-31  383.3600  267.200  325.2800
5  2020-03-31  396.3755      NaN  396.3755
6  2020-04-30       NaN  350.120  350.1200
7  2020-05-31  395.0485      NaN  395.0485
8  2020-06-30  394.9400  396.321  395.6305
9  2020-07-31  395.3070      NaN  395.3070

赞(0）回复(0）举报 2022-11-20

ie3xauqp2#

您可以使用此选项：

df['col3'] = df.loc[:, ["col1","col2"]].mean(axis = 1)

赞(0）回复(0）举报 2022-11-20

我来回答

如何通过取数值或平均值合并Pandas数据框中的2列并创建第三列？

2条答案

相关问题

热门标签

最新问答