我有一個 df ，其中包含給定年份的給定統(tǒng)計數(shù)據(jù)中每個團隊的排名。它看起來像這樣：teamID yearID W L IP WHIP K% BB% HR/9 ERA FIP ERA- FIP- K/BB+ WHIP+ K%+ BB%+ WAR1209 Athletics 2001.0 2.0 6.0 3.0 7.0 19.0 9.0 1.0 7.0 5.0 7.0 5.0 8.0 7.0 11.0 10.0 4.0我想創(chuàng)建一個列，其中包含每行的平均排名，但是執(zhí)行 df.mean(axis=1) 包括年份（2001）并且確實會導致數(shù)字丟失。有人知道如何用 lambda 和 .apply() 來解決這個問題，或者是否有一個可以排除某些列的 kwarg？我還沒找到。我想跨年執(zhí)行此操作，這就是 YearID 列是必要的原因。
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catspeake
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只需使用loc[]列上的推導式將其從計算中排除即可。
df = pd.read_csv(io.StringIO("""teamID yearID W L IP WHIP K% BB% HR/9 ERA FIP ERA- FIP- K/BB+ WHIP+ K%+ BB%+ WAR
1209 Athletics 2001.0 2.0 6.0 3.0 7.0 19.0 9.0 1.0 7.0 5.0 7.0 5.0 8.0 7.0 11.0 10.0 4.0"""), sep="\s+")
df["mean"] = df.loc[:,[c for c in df.columns if c!= "yearID"]].mean(axis=1)
輸出
teamID yearID W L IP WHIP K% BB% HR/9 ERA FIP ERA- FIP- K/BB+ WHIP+ K%+ BB%+ WAR mean
1209 Athletics 2001.0 2.0 6.0 3.0 7.0 19.0 9.0 1.0 7.0 5.0 7.0 5.0 8.0 7.0 11.0 10.0 4.0 6.9375
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