python - 如何使用具有 NaN 值的 Pandas 计算中位数？

Question

我有一个导入的 csv 文件，其中包含 59 列。我想计算每列中的中位数。

每一列都混合了 NaN 值和实整数值，行也是如此。

我必须保留所有记录，因为每一行中都有一个有效的测量值，如果我按列或行删除 NaN 值，我的数据集就是空的。

我已将 NaN 设置为零，但无法让它忽略 0 值。

目前我有站点编号和一个其他相应的度量，并删除了作为独立单元的每一列的 NaN 值，但这非常耗时。

是否有更好的方法来计算给定数据情况下的中位数？

Answer 1

pandas.DataFrame.median默认情况下忽略 NaN，您必须明确地将 skipna 标志更改为 False 以包含 NaN/null 值。

df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,np.nan, 4,5], 'col2': [4,5,6,np.nan, np.nan,7]})

df.median()

col1    3.0
col2    5.5
dtype: float64

df.median(skipna=False)

col1   NaN
col2   NaN
dtype: float64