我想创建多列,显示按组分组的列的累积平均值。这是一些样例数据:
import pandas as pd
data = [[1, 4, 6, 10, 15, 40, 90, 100], [2, 5, 3, 11, 25, 50, 90, 120], [3, 7, 9, 14, 35, 55, 100, 120]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['a1', 'a2', 'a3', 'a4', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4'])
a1 a2 a3 a4 b1 b2 b3 b4
0 1 4 6 10 15 40 90 100
1 2 5 3 11 25 50 90 120
2 3 7 9 14 35 55 100 120
我想要生成以下新列:
- 新列
a1_2
是按行计算列 a1
和 a2
的均值得到的。
- 新列 a1_3
是按行计算列 a1
、a2
和 a3
的均值得到的。
- 新列 a1_4
是按行计算列 a1
、a2
、a3
和 a4
的均值得到的。对于具有
b
的分组列也应该是同样的操作。当然,您可以手动完成此操作,但当变量太多时这并不理想。以下是期望的输出:df['a1_2'] = df[['a1', 'a2']].mean(axis=1)
df['a1_3'] = df[['a1', 'a2', 'a3']].mean(axis=1)
df['a1_4'] = df[['a1', 'a2', 'a3', 'a4']].mean(axis=1)
df['b1_2'] = df[['b1', 'b2']].mean(axis=1)
df['b1_3'] = df[['b1', 'b2', 'b3']].mean(axis=1)
df['b1_4'] = df[['b1', 'b2', 'b3', 'b4']].mean(axis=1)
a1 a2 a3 a4 b1 b2 b3 b4 a1_2 a1_3 a1_4 b1_2 b1_3 b1_4
0 1 4 6 10 15 40 90 100 2.5 3.666667 5.25 27.5 48.333333 61.25
1 2 5 3 11 25 50 90 120 3.5 3.333333 5.25 37.5 55.000000 71.25
2 3 7 9 14 35 55 100 120 5.0 6.333333 8.25 45.0 63.333333 77.50
我想知道是否有一种自动化的方法来完成这个任务?