如何在Python中计算含NaN时返回NaN的pandas DataFrame均值？

要实现「只要DataFrame里存在任何NaN值，计算均值时就返回NaN」的需求，直接用pandas自带的mean()方法即可，关键是设置两个参数：

• axis=None：计算整个DataFrame的全局均值（默认是按列计算）
• skipna=False：不忽略NaN值，只要数据里有NaN就返回NaN

修改后的示例代码：

import pandas as pd
import math

b = pd.DataFrame([[1,2],[math.nan,4]])
print(b)
# 计算全局均值，存在NaN则返回NaN
print(b.mean(axis=None, skipna=False))

运行后会直接返回NaN，和你的预期一致。

如果需要按列/行分别计算均值（每列/每行只要含NaN就返回NaN），只需调整axis参数：

• 按列计算：b.mean(axis=0, skipna=False)
• 按行计算：b.mean(axis=1, skipna=False)

这样就完全符合你的要求，不用依赖numpy的方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sinnombre