berechnen z-Score in Daten Haufen aber ohne NA

Question

Also habe ich dieses Bündel von Daten mit NA-Werte in ihnen:

Data Dump

So wie ich die Z-Score von jeder Spalte erhalten, während die Ausnahme NA-Werte? So dass die Z-Score-Ausgabe so aussieht?

Z-Score value output

für das so ist, was ich habe, die sich auf frühere Anfragen basiert:

cols = list(df.columns) 
df[cols] 
for col in cols: 
    col_zscore = col + '_zscore' 
    df[col_zscore] = (df[col] - df[col].mean())/df[col].std(ddof="N.A.") 

aber ich habe Typeerror.

Bitte helfen Sie, ich bin wirklich ein Anfänger dabei.

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen replace erste N.A.-NaN und konvertieren Werte float:

df = df.replace({'N.A.': np.nan}).astype(float) 

for col in df.columns: 
    if col != 'PE Trail': 
     col_zscore = col + '_zscore' 
     df[col_zscore] = (df[col] - df[col].mean())/df[col].std() 

print (df) 
    PE Trail PE fwd PB PE fwd_zscore PB_zscore 
0  NaN 1.00 1.0  1.317465 0.707107 
1  NaN 0.50 NaN  0.146385  NaN 
2  NaN 0.00 0.5  -1.024695 -0.707107 
3  NaN 0.25 NaN  -0.439155  NaN 

Auch type der Wert in Parameter ddof in std ist int.

---

Wenn Verwendung read_csv, Parameter na_values Ursachen Umwandlung N.A.-NaN:

import pandas as pd 
import numpy as np 
import io 

temp=u"""PE Trail;PE fwd;PB 
N.A.;1;1 
N.A.;0.5;N.A. 
N.A.;0;0.5 
N.A.;0.25;N.A.""" 
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename 
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep=";", na_values='N.A.') 
print (df) 
    PE Trail PE fwd PB 
0  NaN 1.00 1.0 
1  NaN 0.50 NaN 
2  NaN 0.00 0.5 
3  NaN 0.25 NaN