Python for循环创建一个包含特定列平均值的新列，并生成一个；“缺少值”；消息在哪里

我对python非常陌生，所以提前道歉，我已经尝试解决这个问题好几个小时了

我有一组这样的数据，但要大得多：

  A   B   C   D   
1 23  16  NaN 14
2 26  17  23  23
3 23  NaN 22  25
4 24  34  28  28

我需要制作另一个列（E），为特定行获取特定列（如B、C和D）的平均分数

如果这一行中有任何缺失值（NaN），那么我需要在E行中显示“缺失数据”，而不是平均分数所在的位置

我曾尝试将NaN输出更改为0s（这是成功的），然后运行类似于以下内容的操作（我的代码变得一团糟，我忘记了从何处开始或尝试了什么）：

我知道这里的代码可能有很多错误，但这是我试图做的一个粗略的结构

我还尝试了在谷歌上找到的所有方法，包括其他技术，比如.loc函数。我不想寻求帮助，因为通常我相信我可以使用之前发布的问题自己找到解决方案，但在这种情况下，尽管花了数小时在谷歌上搜索，我还是无法让任何东西起作用

任何帮助都将不胜感激。我还被告知必须使用for循环。此外，如果可以在不将NaN值更改为0的情况下执行此操作，则更可取

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感谢您的任何意见。

我相信您可能会尝试以下方式：

#创建缺少值的列E
df[“E”]=“缺少值”
对于idx，df.iterrows（）中的行：
#尝试将您的值转换为foat，以防其中任何一个值为NaN，这将是正确的
#例外情况和通行证
尝试：
B=浮点（df.iloc[idx，“B”]）
C=浮点（df.iloc[idx，“C”]）
D=浮点（df.iloc[idx，“D”]）
df.iloc[idx，“E”]=（B+C+D）/3#计算平均值并将其放在E上
除：
通过

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如果有帮助，请告诉我！干杯

大意是：df['E']=df[['B'，'C'，'D']].mean（）应该让您开始学习。此外，如果您被告知必须使用for循环；回到那个源代码，直截了当地说，在pandas中使用for循环是一个糟糕且低效的想法。如果您不介意，请将您的预期输出作为数据帧发布。把你想要的东西连接到一个视觉上要容易得多。我把你的代码应用到我的df上，得到了一个语法错误：无法在：

df.iloc（idx，“E”）=（B+C+D）/3

行上分配到函数单元格。是的，对不起，我刚刚注意到我的错误。让我把它改好！请再查一下

composite = []
for df in column ["A","B","C"]:
    if value > 0:
        composite.append(df[:, ["A","B","C"]].mean(axis=1))
    else:
        composite.append("missing value(s)")

df["composite"] = composite
print(df)