如何在pandas中找到多列的非零中值/均值？

在pandas中，可以使用 DataFrame 的 mean() 方法来计算每列的均值，使用 DataFrame 的 median() 方法来计算每列的中值。如果想要找到多列的非零中值或均值，可以先使用 DataFrame 的 replace() 方法将0替换为NaN，然后再计算中值或均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 0, 4, 5],
        'B': [0, 0, 0, 0, 0],
        'C': [3, 0, 0, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将0替换为NaN
df.replace(0, np.nan, inplace=True)
# 计算非零中值
median = df.median()
print("非零中值：")
print(median)
# 计算非零均值
mean = df.mean()
print("非零均值：")
print(mean)

输出结果为：

非零中值：
A    3.5
B    NaN
C    6.0
dtype: float64
非零均值：
A    3.0
B    NaN
C    5.333333
dtype: float64

在上述示例中，我们首先创建了一个包含多列的DataFrame。然后使用 replace() 方法将0替换为NaN。接着使用 median() 方法计算非零中值，使用 mean() 方法计算非零均值。最后打印出结果。

需要注意的是，如果某一列全部为0，则计算的中值和均值都会为NaN。