如何使用pandas计算带有NaN值的中位数？

Question

我有一个导入的csv文件，其中有59列。我想计算每一列的中位数。

每一列都有NaN值和实数整数值的混合，行也是如此。

我必须保留所有记录，因为每一行都有有效的测量值，如果按列或行删除NaN值，我的数据集将为空。

我曾将NaN设置为零，但无法忽略0值。

目前，我使用站点编号和另一个相应的测量值，并将每列的NaN值作为独立单元进行删除，但这非常耗时。

在这种数据情况下，是否有更好的计算中位数的方法？

- Jess

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请将该数据框以文本形式发布，而不是作为图片。 - undefined

Answer 1

pandas.DataFrame.median默认情况下会忽略NaN/null值，如果要包括这些值，必须显式将skipna标志更改为False。

df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,np.nan, 4,5], 'col2': [4,5,6,np.nan, np.nan,7]})

df.median()

col1    3.0
col2    5.5
dtype: float64

df.median(skipna=False)

col1   NaN
col2   NaN
dtype: float64

- user3483203

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只需使用df.median()就可以了:D，默认行为是忽略NaN。 - undefined

之前我运行的代码没有起作用，所以我认为我需要去除NaN值（根据错误信息）。我删除了之前不起作用的代码，尝试了一个新的方法，虽然成功了但花费了很长时间。将来我会发布哪些方法不起作用的内容。 - undefined