Pandas 加权平均-如果值或权重中缺少数据，则忽略数据

我有这样的代码

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> 
>>> df1 = pd.DataFrame({'value':[10,20,np.nan,40],
...                         'weight':[1,np.nan,3,4]}) 
>>> df1
   value  weight
0   10.0     1.0
1   20.0     NaN
2    NaN     3.0
3   40.0     4.0
>>> (df1["value"] * df1["weight"]).sum() / df1["weight"].sum()
21.25

如果缺少值或权重，我想从计算中省略数据。i、 我想要加权平均值 （10*1+40*4）/（1+4）=34

---

如果可以在熊猫中使用单个表达式，请提供帮助

您可以首先使用筛选，掩码由和创建，用于检查每行的所有

True

值：

df1 = df1[df1.notnull().all(axis=1)]
print (df1)
   value  weight
0   10.0     1.0
3   40.0     4.0

df2 = (df1["value"] * df1["weight"]).sum() / df1["weight"].sum()
print (df2)
34.0

或者分别检查两列：

df1 = df1[df1["value"].notnull() & df1["weight"].notnull()]
print (df1)
   value  weight
0   10.0     1.0
3   40.0     4.0

更简单的解决方案包括：

如有必要，请指定列：

df1 = df1.dropna(subset=['value','weight'])
print (df1)
   value  weight
0   10.0     1.0
3   40.0     4.0

df1 = df1.dropna(subset=['value','weight'])
print (df1)
   value  weight
0   10.0     1.0
3   40.0     4.0