NaNがあり、groupbyを使用したい場合

Question

いいえ、グループ化するタイムスタンプインデックスのデータフレームがあります。

      key1   key2  value 
2014-02-03 12:00:00  22    32   98.89 
2014-02-03 12:00:00  23    33   99.25 
2014-02-03 12:00:00  24    34   99.78 
2014-02-03 15:00:00  22    32   96.54 
2014-02-03 15:00:00  23    33   97.21 
2014-02-03 15:00:00  24    34   98.59 
2014-02-03 18:00:00  22    33   97.41 

このように、各3つのインデックスには3時間のジャンプがあります。平均を関数としてインデックスを使ってグループ化したい。私が使用します。

grouped = df.groupby(level=0).mean() 

2014年2月3日午後06時00分00秒のためにだけ2エントリと三番目がある場合、問題は、私がNaN（例えばあるかどうことを確認したいということですNaNです）平均を計算します。

grouped = df.groupby(level=0).nanmean() 

しかしnanmeanはGROUPBYの属性ではありません、それは動作しません：私は、numpyののnanmean機能を使用します。あなたは提案がありますか？ありがとう。

Answer 1

GroupBy.meanがNaNの省略ので、私は、あなたが同じ出力を得ることだと思う - np.nanmeanと同じ：

print (df) 
        key1 key2 value 
2014-02-03 12:00:00 22.0 32.0 98.89 
2014-02-03 12:00:00 23.0 33.0 99.25 
2014-02-03 12:00:00 24.0 34.0 99.78 
2014-02-03 15:00:00 22.0 32.0 96.54 
2014-02-03 15:00:00 23.0 33.0 97.21 
2014-02-03 15:00:00 24.0 34.0 98.59 
2014-02-03 18:00:00 22.0 33.0 97.41 
2014-02-03 18:00:00 25.0 40.0 100.00 
2014-02-03 18:00:00 NaN NaN  NaN 


grouped = df.groupby(level=0).mean() 
print (grouped) 
        key1 key2  value 
2014-02-03 12:00:00 23.0 33.0 99.306667 
2014-02-03 15:00:00 23.0 33.0 97.446667 
2014-02-03 18:00:00 23.5 36.5 98.705000 

grouped = df.groupby(level=0).agg(np.nanmean) 
print (grouped) 
        key1 key2  value 
2014-02-03 12:00:00 23.0 33.0 99.306667 
2014-02-03 15:00:00 23.0 33.0 97.446667 
2014-02-03 18:00:00 23.5 36.5 98.705000