df.mean(axis=1) 仅返回 NaN 值

Question

我正在尝试执行以下操作：使用循环打开以特定文本 (C1_LRC) 结尾的不同文件，将每个文件中感兴趣的列附加到新数据框中。最后，我想计算这些列的平均值。问题是我得到的是 NaN 值而不是平均值，我不明白为什么。我附上了一个输出示例。提前谢谢你

path = 'C:/.../...'
dfs=[]

for file in os.listdir(path):
if file.endswith('C1_LRC.TXT'):
    with open(os.path.join(path, file)) as f:
        df = pd.read_csv(f, sep="\t", header=1)

        dfs.append(df)

big_frame = pd.concat(dfs, axis=1,  ignore_index=True)
big_frame['average']=big_frame.mean(axis=1)
print(big_frame)

Answer 1

使用

检查您的列数据类型

print(big_frame.dtypes)

您的列似乎不是 float，而是 object，因为最上面的行是 non-numeric。例如，列名 "0" 第一行的值为 Area 1。当然，non-float 数据的“平均值”永远不是数字 (NaN)。

df.mean(axis=1) 仅返回 NaN 值

df.mean(axis=1) is returning only NaN values

python

average

append

nan