忽略熊猫 groupby 组中的 NaN 的标准错误答案

【问题标题】：Standard error ignoring NaN in pandas groupby groups忽略熊猫 groupby 组中的 NaN 的标准错误
【发布时间】：2013-08-05 02:00:15
【问题描述】：

我已将数据加载到具有列标题多索引的数据框中。目前我一直在按列索引对数据进行分组，以获取组的平均值并计算 95% 置信区间，如下所示：

from pandas import *
import pandas as pd
from scipy import stats as st

#Normalize to starting point then convert
normalized = (data - data.ix[0]) * 11.11111
#Group normalized data based on slope and orientation
grouped = normalized.groupby(level=['SLOPE','DEPTH'], axis=1)
#Obtain mean of each group
means = grouped.mean()
#Calculate 95% confidence interval for each group
ci = grouped.aggregate(lambda x: st.sem(x) * 1.96)

但是这样做的问题是，用于组的 mean 函数会忽略 NaN 值，而 scipy 函数 st.sem 如果组中有 NaN 则返回 NaN。我需要计算标准误差，同时像 mean 函数一样忽略 NaN。

我尝试过这样计算 95% 的置信区间：

#Calculate 95% confidence interval for each group
ci = grouped.aggregate(lambda x: np.std(x) / ??? * 1.96)

numpy 中的 std 会给我忽略 NaN 值的标准偏差，但我需要将其除以忽略 NaN 的组大小的平方根才能得到标准误差。

在忽略 NaN 的情况下计算标准误差的最简单方法是什么？

【问题讨论】：

尝试在你的groupby()函数中包含这个：normalized.groupby(by=[col_name_with_NaN],level=['SLOPE','DEPTH'], axis=1)，这样NaN的值就不会出现在grouped中
有 36 列，任何给定的行都可能有 NaN。缺失数据。您是否建议传递所有列名的列表？ by= [ ] 参数有什么作用？我一直在环顾四周，但似乎无法弄清楚这一点。
是的，尝试将所有 36 列名传递给 by 参数。我不完全了解这个参数的作用，但它过滤了 NaN...
我通过 list(data.columns) 得到一个类型错误：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable。就像我说的那样，它是一个多行索引，所以我可能不得不将它转换为列表列表（不知道该怎么做）

标签： python numpy pandas scipy nan

【解决方案1】：

Series 对象的count() 方法将不返回 NaN 值计数：

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,np.nan, 3])
print s.count()

输出：

那么，试试吧：

ci = grouped.aggregate(lambda x: np.std(x) / x.count() * 1.96)

【讨论】：

grouped.aggregate(lambda x: np.std(x, ddof=1)/np.sqrt(x.count()))