データフレームとシリーズでの演算方法について

Question

やりたいこと

時間と試投回数から平均値を求めるコードを書きたいと思っております。

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

RX = pd.DataFrame(data, columns=['a','b','c','d','e'],
                  index=['one','two','three','four'])
print(RX)
#RX
#      a b c d e
#one   3 4 0 0 1
#two   0 3 0 0 0
#three 3 1 5 6 1
#four  0 3 0 2 2
SN = (RX != 0).sum(axis=1).to_frame()
SN1=SN.astype('float64')
#SN⇨下記が試投回数になります。
#      
#one   3
#two   1
#three 5
#four  3

ST = pd.DataFrame(data2, columns=['f','g','h','i','j'],
                  index=['one','two','three','four'])
#        f    g    h    i    j
#one   0.15 0.11 0.00 0.00 0.23
#two   0.00 0.14 0.00 0.00 0.00
#three 0.11 0.44 0.22 0.43 0.11
#four  0.00 0.15 0.00 0.21 0.34
ST_sum=ST['f']+ST['g']+ST['h']+ST['i']+ST['j']
#ST_sum(データ型,float64)⇨合計タイムを求めています。
AVE=ST_sum/SN
#結果（ここでアベレージを求める）
#	１	２	３	４	５
#							
#one	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN		
#two	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	
#three	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	
#four	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN		

という結果が出てしまいます。

#結果

#one   0.16
#two   0.14
#three 0.26
#four  0.23

上記の結果を得るにはどのようにコードを書けばよろしいでしょうか？

Comments

[can110]

oneの結果が0.33とありますが、(0.15+0.11+0.23)/3=0.163...ではないでしょうか？

[shunsuke1937]

ご確認ありがとうございます。そのように修正しました。

Answer 1

以下のようにすると0.0を除いて平均をとれます。

import pandas as pd
data2 = [
    [0.15,0.11,0.00,0.00,0.23],
    [0.00,0.14,0.00,0.00,0.00],
    [0.11,0.44,0.22,0.43,0.11],
    [0.00,0.15,0.00,0.21,0.34]
]
ST = pd.DataFrame(data2, columns=['f','g','h','i','j'],
                  index=['one','two','three','four'])

def mean_non_zero(row):
    sum,cnt = 0,0
    for c in row:
        if c != 0.0:
            sum += c
            cnt += 1
    return sum/cnt

ST['mean'] = ST.apply(mean_non_zero,axis=1)
print(ST['mean'])
"""
one      0.163333
two      0.140000
three    0.262000
four     0.233333
"""

Comments

[shunsuke1937]

ご回答いただきありがとうございました。
別の方法でのコードの書き方を理解することができました。
上記の方法でも思った結果を得ることができました。

Answer 2

SN を to_frame() で DataFrame に変換せずに Series のままで扱い

SN = (RX != 0).sum(axis=1)
ST_sum = ST.sum(axis=1).to_frame()
AVE=ST_sum/SN

と Series型同士の計算でおこなう。
または逆に ST_sum も SN 同様に to_frame() で DataFrame型に変換して

SN = (RX != 0).sum(axis=1).to_frame()
ST_sum = ST.sum(axis=1).to_frame()
AVE=ST_sum/SN

と DataFrame型同士の計算でおこなう。
で良いのではないでしょうか

Comments

[shunsuke1937]

ご回答いただきありがとうございました。同じ型同士での計算を必要があるということ納得いたしました。