我试图在数据帧中取每个第五行和每第六行var A的平均值，并将结果作为var B放在一个新列中。但NaN显示。可能是因为我没有正确返回值？
以下是示例数据：
PID A
1 0
1 3
1 2
1 6
1 0
1 2
2 3
2 3
2 1
2 4
2 0
2 4
预期结果：
PID A B
1 0 1
1 3 1
1 2 1
1 6 1
1 0 1
1 2 1
2 3 2
2 3 2
2 1 2
2 4 2
2 0 2
2 4 2
我的代码：
lst1 = df.iloc[5::6, :]
lst2 = df.iloc[4::6, :]
df['B'] = (lst1['A'] + lst2['A'])/2
print(df['B'])
脚本可以无误地运行，但var B为空并显示NaN。
谢谢你的帮助！
答案 0 :(得分：1)
问题数据未对齐，因为索引不同，因此请NaN s。
print(lst1)
PID A
5 1 2
11 2 4
print(lst2)
PID A
4 1 0
10 2 0
print (lst1['A'] + lst2['A'])
4 NaN
5 NaN
10 NaN
11 NaN
Name: A, dtype: float64
解决方案是使用values将Series添加到numpy array：
print (lst1['A'] + (lst2['A'].values))
5 2
11 4
Name: A, dtype: int64
或者你可以总结2个numpy数组：
print (lst1['A'].values + (lst2['A'].values))
[2 4]
似乎你需要：
df['B'] = (lst1['A'] + lst2['A'].values).div(2)
df['B'] = df['B'].bfill()
print(df)
PID A B
0 1 0 1.0
1 1 3 1.0
2 1 2 1.0
3 1 6 1.0
4 1 0 1.0
5 1 2 1.0
6 2 3 2.0
7 2 3 2.0
8 2 1 2.0
9 2 4 2.0
10 2 0 2.0
11 2 4 2.0
但如果mean需要5. 6. PID每个值df['B'] = df.groupby('PID').transform(lambda x: x.iloc[[4, 5]].mean())
print(df)
PID A B
0 1 0 1.0
1 1 3 1.0
2 1 2 1.0
3 1 6 1.0
4 1 0 1.0
5 1 2 1.0
6 2 3 2.0
7 2 3 2.0
8 2 1 2.0
9 2 4 2.0
10 2 0 2.0
11 2 4 2.0
，请groupby使用transform：
<div class="wrapper">
<article>
<div style="float:left;width:100%" class="one">One</div>
<div style="float:left;width:100%" class="two">Two</div>
<div style="float:left;width:70%" class="three">Three</div>
</article>
<div style="float:left;width:30%" class="four">Four</div>
</div>
答案 1 :(得分：1)
选项1
采用'PID'定义的每个组中第5和第6位的平均值的直接方式。
df.assign(B=df.groupby('PID').transform(lambda x: x.values[[4, 5]].mean()))
PID A B
0 1 0 1.0
1 1 3 1.0
2 1 2 1.0
3 1 6 1.0
4 1 0 1.0
5 1 2 1.0
6 2 3 2.0
7 2 3 2.0
8 2 1 2.0
9 2 4 2.0
10 2 0 2.0
11 2 4 2.0
选项2
使用join的有趣方式，假设每个'PID'实际上只有6行。
df.join(df.set_index('PID').A.pipe(lambda d: (d.iloc[4::6] + d.iloc[5::6]) / 2).rename('B'), on='PID')
PID A B
0 1 0 1.0
1 1 3 1.0
2 1 2 1.0
3 1 6 1.0
4 1 0 1.0
5 1 2 1.0
6 2 3 2.0
7 2 3 2.0
8 2 1 2.0
9 2 4 2.0
10 2 0 2.0
11 2 4 2.0