Python 在两列上计算单个平均值、标准偏差和计数

我对熊猫不熟悉。 我想计算数据框中两列的平均值、标准偏差或计数

例如：

A     B     C 
2     NaN   x1
NaN   2     x2
3     3     x3

mean of (A, B)= 2.5
std (A,B) = 0.577
Count (A, B) = 4

你能帮忙吗？我看到的代码总是在一列或跨行计算统计信息。

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谢谢。

IIUC，选择您的列，并可以使用

numpy

的

nanmean

和

nanstd

cols = ['A', 'B']
np.nanmean(df[cols])
np.nanstd(df[cols])

对于计数，请使用已排除nan的

count（）

函数

df[cols].count().sum()

这是因为<代码> NeNeX和 NANSTD （像大多数NUMPY方法）有<代码>轴＝NO/<代码>作为默认值，只考虑所有值而不是针对特定轴运行。 请记住，

pandas

std（）

默认使用1个自由度，而

numpy

使用0。根据需要的行为，可以指定

np.nanstd(df[cols], ddof=1)

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您可以首先从两列中创建一个

系列

。然后计算您的计算：

s = pd.concat([df.A, df.B])

s.mean()
s.std()
s.count()

输出

2.5
0.5773502691896257
4

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非常感谢。最后我做了类似的事情