在数据框中的每 3 列（列：1-3、4-6、7-9）上应用一个函数

Question

我有以下具有多索引的 DataFrame：

enter image description here

在每一行上应用 mean/sum/avg 函数的最佳方法是什么，对于每 3 列：a b c，然后：a1 b1 c1 然后是 a2 b2 c2，所以结果将是：在示例 I 中做了总和 enter image description here

Answer 1

您可以通过 numpy array 使用 groupby 和聚合函数，例如 sum:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9],
                   'D':[1,3,5],
                   'E':[5,3,6],
                   'F':[7,4,3]})

print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  1  4  7  1  5  7
1  2  5  8  3  3  4
2  3  6  9  5  6  3

print (np.arange(len(df.columns)) // 3)
[0 0 0 1 1 1]

print (df.groupby(np.arange(len(df.columns)) // 3, axis=1).sum())
    0   1
0  12  13
1  15  10
2  18  14

在数据框中的每 3 列（列：1-3、4-6、7-9）上应用一个函数

Applying a function on every 3 columns (cols: 1-3, 4-6, 7-9) in dataframe

function

apply

pandas