python - Pandas 在groupby中表示跨行和列

Question

我有一个 dataframe，我想对行和列进行平均并按 Person 分组。

通常我可以做 .mean() 和 .mean(axis=1)，但是，我的数据有几个 NaN 值，所以此方法对具有 NaN 值

的行应用不适当的权重

My code:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,np.nan, 'Person A'],
                        [1,2,3, 'Person B'],
                        [2,np.nan,5,'Person B'],
                        [4,5,7, 'Person A']],
                  columns=['A', 'B','C', 'Person'])

df = df.groupby('Person').mean()

print df.mean(axis=1)

输出:

Person
Person A    4.333333
Person B    2.500000

期望的输出:

Person
Person A    3.8
Person B    2.6

Answer 1

df.set_index('Person').stack().groupby(level=0).mean().to_frame()

输出:

Person
Person A    3.8
Person B    2.6
dtype: float64

或

df.melt(id_vars='Person').groupby('Person')['value'].mean().to_frame()

输出:

Person
Person A    3.8
Person B    2.6
Name: value, dtype: float64