熊猫数据框中的行平均

Question

对于以下数据框架，

              AA         BB        CC        DD
0   4.456648e+02  36.120182  1.707122  0.332993
1   3.974615e+02   8.733798  0.346957  0.332993
2   4.750258e+00   5.197949  0.365944  0.332993

我想按照所述计算范围的平均值，如所述在这里。例如，我写道：

df['mean1'] = df.iloc[:, 0:1].mean(axis=1)
df['mean2'] = df.iloc[:, 2:3].mean(axis=1)

so，平均1是AA和BB和均值2的平均值是CC和DD的平均值。但这并不如下所示：

              AA         BB        CC        DD         mean1     mean2
0   4.456648e+02  36.120182  1.707122  0.332993  4.456648e+02  1.707122
1   3.974615e+02   8.733798  0.346957  0.332993  3.974615e+02  0.346957
2   4.750258e+00   5.197949  0.365944  0.332993  4.750258e+00  0.365944

如何解决？

Answer 1

python slice end值是独有的，而不是包容性，因此您有效地采用aa和cc的平均值。您需要将end值增加1，以包括bb和dd在每个平均值：

df['mean1'] = df.iloc[:, 0:2].mean(axis=1)
df['mean2'] = df.iloc[:, 2:4].mean(axis=1)

输出：输出：

           AA         BB        CC        DD       mean1     mean2
0  445.664800  36.120182  1.707122  0.332993  240.892491  1.020058
1  397.461500   8.733798  0.346957  0.332993  203.097649  0.339975
2    4.750258   5.197949  0.365944  0.332993    4.974104  0.349468

Answer 2

在Python中，切片具有语法开始：stop：step，结果从start（包含）到（但不包括）停止，步骤的增量。第三个参数默认为1。

在您的情况下，行切片0：1仅包括第0行。同样，2：3仅包括第2行。