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我正在使用爱荷华州艾姆斯的住房定价数据集,并遇到了一个我认为很简单的问题。
我根据年和月平均价格的数据透视表创建了一个数据框。我正在尝试计算平均每月价格。
当我这样做时,我得到 NaN 而不是 float 。
df_viz = pd.DataFrame(pd.pivot_table(df,index=['MoSold'], columns=['YrSold'],values=['SalePrice'],aggfunc='mean').to_records())
df_viz = df_viz.set_index(['MoSold'])
df_viz.columns = [hdr.replace("(", "").replace(")", "").replace("'","").replace(", ","") \
for hdr in df_viz.columns]
df_viz['mean_monthly_saleprice']=df_viz.mean(axis=0)
df_viz
什么给了?我该如何解决这个问题?
谢谢。
最佳答案
您可能指定了错误的轴。尝试:
df_viz['mean_monthly_saleprice']=df_viz.mean(axis=1)
<小时/>
至于为什么您的原始代码返回 na,df_viz.mean(axis=0)
按列生成平均值。结果是一个以列名作为标签的系列:
SalePrice2006 <a number>
SalePrice2007 <a number>
SalePrice2008 <a number>
SalePrice2009 <a number>
SalePrice2010 <a number>
然后,您尝试将该系列与标记为 MoSold
的 df_viz
数据框结合起来。两个索引之间没有匹配的标签。因此你的结果是 na。
故事的寓意:索引在数据框中非常重要。好好注意他们。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!