python - DataFrame 中的几何平均值

我试图在行中获得几何平均值，DataFrame 如下所示:

               PLTRNSU00013 PLSRBEX00014 PLATTFI00018 PLALMTL00023 PLAMBRA00013   PLAMICA00010 PLAMPLI00019 NL0000474351 PLAPATR00018 PLAPLS000016
 2010-07-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN
 2010-10-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.968237          NaN          NaN
 2011-01-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN
 2011-04-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN
 2011-07-01     0.979871          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.00999          NaN          NaN
 2011-10-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN       1.00737         NaN          NaN          NaN          NaN
 2012-01-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.05766          NaN
 2012-04-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.979955          NaN
 2012-07-01          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN      1.01718          NaN
 2012-10-01          NaN     0.916302          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN     0.979858          NaN          NaN

我没有找到任何 Pandas 构建方法，所以我使用了 scipy 的 gmeanfrom scipy.stats.mstats import gmean但是当在行上调用时:

In [285]:gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'])
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-28-e9186c65a04d>", line 1, in <module>
    gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'])

  File "D:\Python\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py", line 305, in gmean
    log_a = np.log(np.array(a, dtype=dtype))

 AttributeError: 'float' object has no attribute 'log'

我得到和异常 AttributeError我试图摆脱 Nan

In [287]: gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'].dropna())
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-29-e8807696d6be>", line 1, in <module>
    gmean(DataFrame.loc['2015-10-01'].dropna())

  File "D:\Python\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py", line 305, in gmean
    log_a = np.log(np.array(a, dtype=dtype))

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'log'

我可以使用 math pow 方法手动完成，但当然它非常低效，它仅适用于标量。

最佳答案

我们可以使用 numpy 手动完成:

np.exp(np.log(df.prod(axis=1))/df.notna().sum(1))

输出:

2010-07-01         NaN
2010-10-01    0.968237
2011-01-01         NaN
2011-04-01         NaN
2011-07-01    0.994817
2011-10-01    1.007370
2012-01-01    1.057660
2012-04-01    0.979955
2012-07-01    1.017180
2012-10-01    0.947547
dtype: float64

关于python - DataFrame 中的几何平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56465969/