Pandas 获取数据帧列表中每个(行,列)的平均值
Pandas get mean value per (row,col) across list of dataframes
我有一个数据框字典:
{1 : df1, 2 : df2 .. }
所有数据框都具有相同的形状。 (但行数不同)。
我想创建数据框,其中每一列都是该行的该列的平均值。
所以如果:
df1 : A B C
2 4 6
1 3 5
df2 : A B C
0 2 8
7 9 5
我会得到:
new_df: A B C
1 3 7
4 6 5
最好的方法是什么?
尝试通过 concat()
和 mean()
:
out=pd.concat(d.values()).mean(level=0)
或
out=pd.concat(d).mean(level=1)
注意:这里d
是你的数据帧字典
out
的输出:
A B C
0 1 3 7
1 4 6 5
我有一个数据框字典:
{1 : df1, 2 : df2 .. }
所有数据框都具有相同的形状。 (但行数不同)。 我想创建数据框,其中每一列都是该行的该列的平均值。 所以如果:
df1 : A B C
2 4 6
1 3 5
df2 : A B C
0 2 8
7 9 5
我会得到:
new_df: A B C
1 3 7
4 6 5
最好的方法是什么?
尝试通过 concat()
和 mean()
:
out=pd.concat(d.values()).mean(level=0)
或
out=pd.concat(d).mean(level=1)
注意:这里d
是你的数据帧字典
out
的输出:
A B C
0 1 3 7
1 4 6 5