Python 如何在忽略满足测试要求的值的同时平均熊猫中的分组值？

我有一个要应用groupby（）.mean（）的数据帧，但需要应用一个测试并忽略满足它的值

如下表所示，我想按区域分组，然后平均结果。 但是，我希望忽略列名称中前n个字符共有的列中出现的0对

我觉得用正则表达式和迭代可以做到这一点，但我看不到

area    art   ark   bag  bar

area1   4     8     2    7
area1   0     0     6    3
area2   4     4     4    1
area2   6     2     0    0
area3   6     1     1    8
area3   7     0     0    3

在（n=2）的上表中，应忽略区域1和区域2 0对，因为（art&ark）和（bag&bar）符合列名测试

但是，不应忽略区域3对，因为（方舟和袋子）不共享（n=2）首字母

我正在寻找的输出如下所示

area      ark         art         bag        bar

area1      4           8        (2+6/2)     (7+3/2)
area2   (4+6/2)     (4+2/2)        4          1
area3   (6+7/2)     (1+0/2)     (1+0/2)     (8+3/2)

任何帮助或想法都将不胜感激

---

编辑：两个测试只需要考虑按字母顺序排序的相邻列（假设TIE数据框已经是这种格式）< /P> <代码> DF.替换（0，P.NP.N.）. GROMPBY（“区域”）.（？）/代码>？您的问题听起来有点泛泛而谈.如前所述，我们是否需要在所有两列中搜索匹配的名称？不，广安，抱歉。那是模糊的。仅按字母顺序排序的相邻列（已处理）。BallpointBen。这将从计算中删除所有零，无论它们是否满足测试要求。

df.replace（0，pd.np.nan）。groupby（'area'）。mean（）

？您的问题听起来有点泛化。如前所述，我们是否需要在所有两列中搜索匹配的名称？不，广安，抱歉。那是模糊的。仅按字母顺序排序的相邻列（已处理）。BallpointBen。这将从计算中删除所有零，无论它们是否满足测试要求。