熊猫：如果列大于x，如何获得选择两列的最大值，否则选择平均值？

Question

我有一个看起来像这样的 df，并且想要添加一个 adj 均值，如果两列（avg 或 rolling_mean）之一为 0，则选择最大值，否则它获取两列的平均值。

 ID Avg  rolling_mean   adj_mean (goal to have this column)

 0  5    0              5

 1  6    6.3            6.15

 2  5    8              6.5

 3  4    0              4

我能够使用此代码获得列的最大值

 df["adj_mean"]=df[["Avg", "rolling_mean"]].max(axis=1)

但如果两个值都大于零，则不确定如何添加平均值。

非常感谢！

Answer 1

一种方法是将 0 视为NaN，然后简单地计算平均值

df['adj_mean'] = df.replace({0: np.nan})[["Avg", "rolling_mean"]].mean(axis=1)

Out[1]: 
   rolling_mean  Avg  adj_mean
0           0.0    5      5.00
1           6.3    6      6.15
2           8.0    5      6.50
3           0.0    4      4.00

默认情况下，df.mean() 会跳过空值。根据docs：

skipna ：布尔值，默认为 True 计算结果时排除 NA/null 值。