如何在Pandas中仅为最后一行设置日均损耗列（无需iloc/np.nan）

原始数据结构 #

需求说明 #

使“Avg loss per day”列除最后一行外均为空白值，最后一行的值计算为：(首行water level值 - 末行water level值) / 总天数，要求不使用iloc和np.nan实现。

此前错误代码 #

df['Avg loss per day']=(df['water level'].iloc[0]-df['water level'].iloc[6])/7
df = df.round({'Avg loss per day': 2})
df.loc[0:6,['Avg loss per day']]=np.nan

执行时出现“single indexer out of bounds”错误

解决方案代码 #

# 初始化列值为None（Pandas会自动识别为缺失值，替代np.nan）
df['Avg loss per day'] = None

# 通过Day列的数值特征定位首尾行，计算日均损失
first_water = df.loc[df['Day'] == 1, 'water level'].item()
last_day = df['Day'].max()
last_water = df.loc[df['Day'] == last_day, 'water level'].item()
avg_loss = (first_water - last_water) / last_day

# 给最后一行赋值并保留两位小数
df.loc[df['Day'] == last_day, 'Avg loss per day'] = round(avg_loss, 2)

代码说明 #

1. 用None初始化目标列，避开np.nan的使用
2. 借助Day列的明确数值（首行Day=1，末行Day为最大值）定位首尾行的水位数据，无需依赖iloc
3. 仅对最后一行赋值，自然达成其他行为缺失值的效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者firdous