DataFrame使用列切片计算多列平均值生成新列时出现NaN的问题排查

嘿，我一眼就揪出你Case 2里的问题啦！

核心误区：搞混了loc的行/列索引逻辑 #

你写的 matrice_clean.loc['BL_SFI_01':'BL_SFI_03'] 是在按行索引切片，根本不是选列！

pandas里loc的规则是：.loc[行选择器, 列选择器]，如果只传一个参数，默认是操作行。要是你的DataFrame行索引压根不是BL_SFI_01这类值，那这个切片返回的就是个空数据框，计算平均值自然全是NaN，而且因为没触发语法错误，所以连报错都没有，确实很坑人！

正确的列切片写法 #

给你两种靠谱的修正方式，随便选哪个都能解决问题：

方式1：用loc明确指定列范围 #

matrice_clean['BL_SFI_AV'] = matrice_clean.loc[:, 'BL_SFI_01':'BL_SFI_03'].mean(axis=1)

这里的:代表选中所有行，后面的'BL_SFI_01':'BL_SFI_03'才是你要的列范围，这样就能精准选中目标列计算每行平均值了。

方式2：直接列切片（更简洁） #

如果你的这些列在DataFrame里是连续排列的，也可以直接这么写：

matrice_clean['BL_SFI_AV'] = matrice_clean['BL_SFI_01':'BL_SFI_03'].mean(axis=1)

这种写法和你Case1里的列表选列效果完全一致，但代码更短，前提是列名是有序且连续的哈。

为啥Case1能正常工作？ #

Case1里你用了matrice_clean[['BL_SFI_01','BL_SFI_02','BL_SFI_03']]，这是直接给列名列表，pandas一眼就知道你要选列，所以能正确计算每行的平均值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James S.