我有一个带有多级列的pandas表：x1c 0d1x如何对具有相同0级名称的列求平均值？因此基本上G1下的所有列（可以大于2）将被平均为每行的一列然后G2下的所有列将被平均为每行的一列等等...我可以用for循环来实现，但是有没有更好的方法来获得这个输出df：| 实验|g1|二代|| - ------|- ------|- ------|| e1|0.7...导出为avg（1，0.44..）|0.54分。|| 第二代|0.7..|-0.05|
h9a6wy2h1#
您可以对具有axis=1的列执行groupby，并指定level
axis=1
groupby
level
out = df.groupby(level=0, axis=1).mean()
print(df) g1 g2 e1 e2 e1 e2 0 1 0.44 0.9 0.14 print(out) g1 g2 0 0.72 0.52
zzlelutf2#
事实上，我和一个小组一起管理它：df.groupby(by=df.columns.get_level_values(0), axis=1).mean()
df.groupby(by=df.columns.get_level_values(0), axis=1).mean()
2条答案
按热度按时间h9a6wy2h1#
您可以对具有
axis=1的列执行groupby，并指定levelzzlelutf2#
事实上，我和一个小组一起管理它：
df.groupby(by=df.columns.get_level_values(0), axis=1).mean()