Python dataframe.mean（）的结果不正确

我在Python2.7中工作，我有一个数据帧，我想得到名为“c”的列的平均值，但只有验证另一列中的值是否等于某个值的行。 当我执行代码时，答案是意外的，但是当我执行计算，计算中值时，结果是正确的

为什么平均值的输出不正确

代码如下：

df=pd.DataFrame(
np.array（[[A'，1，2，3]，'A'，4，5，np.nan]，'A'，7，8，9]，'B'，3，2，np.nan]，'B'，5，6，np.nan]，'B'，5，6，np.nan]，
列=['a'，'b'，'c'，'d']
)

df
平均值1=df[df.a=='a'].c.平均值（）
平均值2=df[df.a=='B'].c.平均值（）
median1=df[df.a=='a'].c.中值（）
median2=df[df.a=='B'].c.中值（）

输出：

df
出[1]：
a、b、c、d
0 A 12 3
1 A 4 5南
2 A 7 8 9
3B32NAN
4 B 5 6南
5B56Nan

mean1
Out[2]：86.0
意思2
Out[3]：88.666667
媒体1
Out[4]：5.0
媒体2
Out[5]：6.0

很明显，平均值的输出是不正确的

---

谢谢。

在计算平均值时，Pandas正在对“和”进行字符串连接，从示例帧中可以清楚地看到这一点

---

如果查看数据帧的

dtype

，您会注意到它们都是

对象

，即使没有单个

系列

包含混合类型。这是因为声明了

numpy

数组。数组并不意味着包含异构类型，因此数组默认为dtype

object

，然后将其传递给数据帧构造函数。您可以通过向构造函数传递一个列表来避免这种行为，该列表可以保存不同的

dtype

，而不会出现任何问题

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---

我仍然无法想象这种行为是有意的，因此我认为在pandas开发页面上打开一个问题报告是值得的，但一般来说，您不应该使用

object

dtype系列进行数值计算。

您的列是dtype

object

，它是先进行字符串连接，然后进行除法，这一定是无意的…@yatu[2,6,6]的中位数是6，这是正确的，但[2,6,6]的平均值不是86.6。请将你文章的最后一行“很明显，媒体的输出是不正确的”从媒体改为平均值。

>>> df[df.a == 'B'].c
3    2
4    6
5    6
Name: c, dtype: object
>>> 266 / 3
88.66666666666667

df = pd.DataFrame(
    [['A', 1, 2, 3], ['A', 4, 5, np.nan], ['A', 7, 8, 9], ['B', 3, 2, np.nan], ['B', 5, 6, np.nan], ['B',5, 6, np.nan]],
    columns=['a', 'b', 'c', 'd']
)

df[df.a == 'B'].c.mean()

4.666666666666667

In [17]: df.dtypes
Out[17]:
a     object
b      int64
c      int64
d    float64
dtype: object