列均值

Question

我有一些代码计算所有大于或等于零的值的列平均值。由于某些原因，当我从后面用..iloc 1开始时，我得到了一个不同的输出，而不是只做整个专栏或者从其他地方开始。

dtest = {'col1': [1, -2, -1, -1, -5], 'col2': [3, 4, -2, -1, -5]}
dftest = pd.DataFrame(data=dtest)
dftest

dftest[dftest['col2'] >= 0].iloc[-1:].mean().values[1]

当我运行这段代码时，平均值为4.0

但是当我用iloc运行这个代码时

dftest[dftest['col2'] >= 0].iloc[:].mean().values[1]

我得到3.5

而iloc 2:或0:或-0:也给了我3.5。

为什么会有不同？

Answer 1

dftest[dftest['col2'] >= 0].iloc[-1:].mean().values[1]

在上面的代码中，当使用筛选器[dftest['col2'] >= 0]时，过滤后的数据包含前两个元素，即正整数，3和4。在执行iloc[-1:]时，它选择最后一个元素，即4。当取单个元素的平均值时，得到4作为结果。

在使用iloc[:]而不是iloc[-1:]的情况下，选择所有元素，即3和4，使它们的平均值等于3.5

理解带有负整数的索引是很重要的。当使用像[-n:]这样的索引时，它们将选择最后n个元素。

在执行iloc[-2:0]时，选择最后2个元素(3和4)。iloc[0:]与iloc[-0:]相同，因为-0也是0，它选择索引0到系列末尾的所有项，也就是说，3和4两者都是。

Answer 2

就像雅蒂说的，索引器-1:做不到这一点。从后面开始，它看起来是这样的：

dftest[dftest['col2'] >= 0].iloc[::-1].mean().values[1]
#--or--
dftest['col2'][dftest['col2'] >= 0].iloc[::-1].mean()

这确实提供了平均3.5。