在Pandas中计算每行最后n个非空列的行均值（无需硬编码列名）

问题场景 #

现有如下Pandas DataFrame：

需要计算每行最后2个非空列的均值，新增average列，预期输出如下：

由于实际列数较多，无法硬编码列名，需要用动态方法实现。

实现代码 #

1. 构造示例数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2,3,4],
    'jan': [10,10,np.nan,np.nan],
    'feb': [30,20,np.nan,30],
    'mar': [np.nan,50,np.nan,40],
    'apr': [np.nan,50,70,np.nan],
    'may': [np.nan,60,50,np.nan]
})

2. 动态计算每行最后2个非空值的均值

# 动态获取所有数值列（排除id列）
num_columns = df.columns.drop('id')

# 定义行处理函数：提取最后两个非空值并计算均值
def calc_last_two_mean(row):
    non_null_values = row.dropna().values
    # 取最后2个非空值，不足2个则取全部
    target_values = non_null_values[-2:] if len(non_null_values) >= 2 else non_null_values
    return target_values.mean()

# 应用函数到每行，生成average列
df['average'] = df[num_columns].apply(calc_last_two_mean, axis=1)

# 输出结果
print(df)

代码说明 #

• df.columns.drop('id')：无需硬编码列名，自动获取除id外的所有列，适配任意数量的数值列。
• apply(..., axis=1)：按行遍历处理数据，确保每行单独计算。
• row.dropna()：移除当前行的空值，再通过索引[-2:]取最后两个有效数值，兼容非空值不足2个的边界场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chinthana