我有一个看起来像这样的数据框daily
import pandas as pd
daily
time_stamp 22 72 79 86 87 88 90
2013-10-01 0.000000 0.000 8.128000 0.254 0.000000 0.000000 0.000000
2013-10-01 0.000000 0.000 8.128000 0.254 0.000000 0.000000 0.000000
2013-10-02 0.000000 0.000 0.000000 0.000 0.000000 0.000000 0.000000
2013-10-04 0.000000 0.000 0.000000 0.000 2.540000 0.762000 0.000000
2013-10-08 2.286000 0.000 0.000000 1.016 1.016000 0.254000 0.000000
2013-10-11 2.794000 0.000 0.000000 0.000 3.810000 1.016000 0.762000
2013-10-12 1.524000 0.000 0.000000 2.286 5.588000 0.254000 26.41600
2013-10-13 0.762000 0.000 8.890000 0.000 2.540000 1.270000 4.572000
2013-10-14 1.524000 0.000 0.000000 0.000 2.540000 4.064000 0.000000
2013-10-15 0.000000 0.000 0.000000 0.000 0.000000 0.000000 0.000000
2013-10-16 0.000000 3.810 1.524000 3.048 0.508000 0.762000 5.080000
2013-10-17 0.000000 0.000 0.254000 0.000 0.000000 0.000000 0.508000
2013-10-18 8.128000 0.762 4.826000 0.508 7.366000 4.572000 1.524000
2013-10-19 8.382000 0.254 0.000000 0.000 6.858000 16.510000 2.032000
2013-10-20 0.000000 0.000 0.000000 0.000 4.064000 5.842000 0.000000
2013-10-21 0.000000 0.508 0.000000 0.000 1.016000 0.000000 0.000000
2013-10-22 2.794000 2.540 1.016000 0.000 0.508000 15.748000 0.000000
我想进行汇总统计，以便
describe()大于0的值。问题是，如果我使用命令
dailyrf = daily[(daily > 0.).any(1)]进行dailyrf.describe()时，仍包含零的行。另外，当我执行dailyrf = daily[(daily > 0.).all(1)]时，它仅返回所有行中具有> 0值的行。我还尝试了
daily[daily==0] = 'NaN'，该警告消息是警告消息：“试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value
请参阅文档中的警告：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
这与ipykernel程序包是分开的，因此我们可以避免导入直到“。
这也不是解决方案，因为
describe函数返回以下内容： 22 72 79 86 87 88 90 93 95 96 97
count 720 684 721 719 718 720 720 721 720 720 719
unique 103 80 73 64 80 108 112 108 86 113 98
top NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
freq 470 494 560 510 539 483 486 441 570 474 476
我真正想要的是每列中所有大于0的值的均值，标准偏差等。
最佳答案
使用mask这应该非常简单。
df.mask(df == 0).describe()
22 72 79 86 87 88 90
count 8.000000 5.000000 7.000000 6.000000 12.000000 11.000000 7.00000
mean 3.524250 1.574800 4.680857 1.227667 3.196167 4.641273 5.84200
std 3.000573 1.538745 3.752722 1.174092 2.391229 5.992560 9.24574
min 0.762000 0.254000 0.254000 0.254000 0.508000 0.254000 0.50800
25% 1.524000 0.508000 1.270000 0.317500 1.016000 0.762000 1.14300
50% 2.540000 0.762000 4.826000 0.762000 2.540000 1.270000 2.03200
75% 4.127500 2.540000 8.128000 1.968500 4.445000 5.207000 4.82600
max 8.382000 3.810000 8.890000 3.048000 7.366000 16.510000 26.41600
所有满足
df == 0的值都将被屏蔽，并且describe在计算统计信息时不会考虑这些值。关于python - 仅对非零值运行df.describe()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47542674/