Python Pandas如何仅对含_var且无NaN的多列计算行平均值

实现方法（Python Pandas环境） #

你可以按照以下逻辑完成计算：

• 先提取所有列名包含_var的列集合
• 从上述集合中筛选出完全不存在NaN缺失值的列
• 最后对符合要求的列计算平均值

可直接运行的示例代码如下：

import pandas as pd

# 筛选所有列名带_var的列
var_columns = df.filter(like="_var").columns
# 过滤掉存在NaN的列，保留无缺失值的列
valid_var_columns = [col for col in var_columns if df[col].isna().sum() == 0]
# 计算各符合条件的列的平均值（返回序列，索引为列名，值为对应平均值）
col_wise_mean = df[valid_var_columns].mean()

# 如果你需要所有符合条件列的所有值的整体平均值，补充下面这行即可
total_mean = df[valid_var_columns].stack().mean()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KubiK888