Python 只有当存在一定数量的数值时，熊猫才会取平均值

我有一个具有三个值的数据集，如下所示：

ID  x   y   z
A   1   NA  NA
A   1   1   0.6
A   1   NA  0.4
B   NA  NA  NA
B   NA  0.5 1
B   NA  0.5 NA
...

ID  x   y   z
A   1   NA  0.5
B   NA  0.5 NA

我想对A和B采用三重的方法，但前提是每个列和组有两个或更多的数值。所以结果应该是这样的：

ID  x   y   z
A   1   NA  NA
A   1   1   0.6
A   1   NA  0.4
B   NA  NA  NA
B   NA  0.5 1
B   NA  0.5 NA
...

ID  x   y   z
A   1   NA  0.5
B   NA  0.5 NA

---

使用

mean

和

groupby

得到所有列值的结果。如何添加仅当存在一定数量的数值时才计算平均值的免责声明

我们可以用

sum

进行

minu count

，然后用

count

进行除法。PS：有趣的是，我们在

平均值

s=df.groupby('ID').sum(min_count=2)/df.groupby('ID').count()
Out[178]: 
      x    y    z
ID               
A   1.0  NaN  0.5
B   NaN  0.5  NaN

我们可以用
sum
进行
minu count
，然后用
count
进行除法。PS：有趣的是，我们在
平均值

s=df.groupby('ID').sum(min_count=2)/df.groupby('ID').count()
Out[178]: 
      x    y    z
ID               
A   1.0  NaN  0.5
B   NaN  0.5  NaN

下面是另一个可能有帮助的解决方案：


以下是另一个可能有帮助的解决方案：


太好了，谢谢！看来min_count在meanperfect中确实很有用，谢谢！看来min_count在平均值上确实有用