Python—如果还有字符串值,如何获取列的平均值

因为有些非数值使用 to_numeric 具有 errors='coerce' 把它们转换成 NaN s、 所以呢 mean

out = pd.to_numeric(sal['BasePay'], errors='coerce').mean()

样品 :

sal = pd.DataFrame({'BasePay':[1, 'Not Provided', 2, 3, 'Not Provided']})
print (sal)
        BasePay
0             1
1  Not Provided
2             2
3             3
4  Not Provided

print (pd.to_numeric(sal['BasePay'], errors='coerce'))
0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    3.0
4    NaN
Name: BasePay, dtype: float64

out = pd.to_numeric(sal['BasePay'], errors='coerce').mean()
print (out)
2.0

这个问题是因为,当您导入数据集时,空字段将被NaN(pandas)填充,因此您有两个选项1。要么将pandas.NaN转换为0,要么通过drop.NaN删除NaN

for i in l:
if type(i) == int:
    x.append(i)

mean = sum(x) / len(x)
print(mean)