假设两个 Dataframe 有相同的列，你可以把它们连接起来，然后计算连接后的帧的汇总统计数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# some random data frames
df1 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 5, 100)))
df2 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 5, 100)))

# concatenate them
df_concat = pd.concat((df1, df2))

print df_concat.mean()
# x   -0.163044
# y    2.120000
# dtype: float64

print df_concat.median()
# x   -0.192037
# y    2.000000
# dtype: float64

更新

如果你想计算两个数据集中具有相同索引的每组行的统计数据，你可以使用.groupby()按行索引对数据进行分组，然后应用平均值，中位数等：

by_row_index = df_concat.groupby(df_concat.index)
df_means = by_row_index.mean()

print df_means.head()
#           x    y
# 0 -0.850794  1.5
# 1  0.159038  1.5
# 2  0.083278  1.0
# 3 -0.540336  0.5
# 4  0.390954  3.5

即使 Dataframe 的行数不相等，这种方法也会起作用-如果两个 Dataframe 中的一个缺少特定的行索引，则将在单个现有行上计算平均值/中位数。

我的做法与@ali_m类似，但由于您希望每行-列组合有一个平均值，因此我得出不同的结论：

df1 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 5, 100)))
df2 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 5, 100)))
df = pd.concat([df1, df2])
foo = df.groupby(level=1).mean()
foo.head()

          x    y
0  0.841282  2.5
1  0.716749  1.0
2 -0.551903  2.5
3  1.240736  1.5
4  1.227109  2.0

根据Niklas的评论，这个问题的解决方案是panel.mean(axis=0)。
举一个更完整的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

dfs = {}
nrows = 4
ncols = 3
for i in range(4):
    dfs[i] = pd.DataFrame(np.arange(i, nrows*ncols+i).reshape(nrows, ncols),
                          columns=list('abc'))
    print('DF{i}:\n{df}\n'.format(i=i, df=dfs[i]))

panel = pd.Panel(dfs)
print('Mean of stacked DFs:\n{df}'.format(df=panel.mean(axis=0)))

将给予以下输出：

DF0:
   a   b   c
0  0   1   2
1  3   4   5
2  6   7   8
3  9  10  11

DF1:
    a   b   c
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12

DF2:
    a   b   c
0   2   3   4
1   5   6   7
2   8   9  10
3  11  12  13

DF3:
    a   b   c
0   3   4   5
1   6   7   8
2   9  10  11
3  12  13  14

Mean of stacked DFs:
      a     b     c
0   1.5   2.5   3.5
1   4.5   5.5   6.5
2   7.5   8.5   9.5
3  10.5  11.5  12.5

这里有一个解决方案，首先将两个数组解栈，使它们成为多索引的系列（集群，列名）。然后你可以使用系列加法和除法，它们会自动对索引进行操作，最后解栈它们……这里是代码…

averages = (df1.stack()+df2.stack())/2
averages = averages.unstack()

你的完成了...
或者为了更一般的目的。。

dfs = [df1,df2]
averages = pd.concat([each.stack() for each in dfs],axis=1)\
             .apply(lambda x:x.mean(),axis=1)\
             .unstack()

您可以简单地为每个帧分配一个标签，将其命名为group，然后命名为concat和groupby来执行您想要的操作：

In [57]: df = DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('abcd'))

In [58]: df2 = df.copy()

In [59]: dfs = [df, df2]

In [60]: df
Out[60]:
        a       b       c       d
0  0.1959  0.1260  0.1464  0.1631
1  0.9344 -1.8154  1.4529 -0.6334
2  0.0390  0.4810  1.1779 -1.1799
3  0.3542  0.3819 -2.0895  0.8877
4 -2.2898 -1.0585  0.8083 -0.2126
5  0.3727 -0.6867 -1.3440 -1.4849
6 -1.1785  0.0885  1.0945 -1.6271
7 -1.7169  0.3760 -1.4078  0.8994
8  0.0508  0.4891  0.0274 -0.6369
9 -0.7019  1.0425 -0.5476 -0.5143

In [61]: for i, d in enumerate(dfs):
   ....:     d['group'] = i
   ....:

In [62]: dfs[0]
Out[62]:
        a       b       c       d  group
0  0.1959  0.1260  0.1464  0.1631      0
1  0.9344 -1.8154  1.4529 -0.6334      0
2  0.0390  0.4810  1.1779 -1.1799      0
3  0.3542  0.3819 -2.0895  0.8877      0
4 -2.2898 -1.0585  0.8083 -0.2126      0
5  0.3727 -0.6867 -1.3440 -1.4849      0
6 -1.1785  0.0885  1.0945 -1.6271      0
7 -1.7169  0.3760 -1.4078  0.8994      0
8  0.0508  0.4891  0.0274 -0.6369      0
9 -0.7019  1.0425 -0.5476 -0.5143      0

In [63]: final = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

In [64]: final
Out[64]:
         a       b       c       d  group
0   0.1959  0.1260  0.1464  0.1631      0
1   0.9344 -1.8154  1.4529 -0.6334      0
2   0.0390  0.4810  1.1779 -1.1799      0
3   0.3542  0.3819 -2.0895  0.8877      0
4  -2.2898 -1.0585  0.8083 -0.2126      0
5   0.3727 -0.6867 -1.3440 -1.4849      0
6  -1.1785  0.0885  1.0945 -1.6271      0
..     ...     ...     ...     ...    ...
13  0.3542  0.3819 -2.0895  0.8877      1
14 -2.2898 -1.0585  0.8083 -0.2126      1
15  0.3727 -0.6867 -1.3440 -1.4849      1
16 -1.1785  0.0885  1.0945 -1.6271      1
17 -1.7169  0.3760 -1.4078  0.8994      1
18  0.0508  0.4891  0.0274 -0.6369      1
19 -0.7019  1.0425 -0.5476 -0.5143      1

[20 rows x 5 columns]

In [65]: final.groupby('group').mean()
Out[65]:
           a       b       c       d
group
0     -0.394 -0.0576 -0.0682 -0.4339
1     -0.394 -0.0576 -0.0682 -0.4339

这里，每个group都是相同的，但这只是因为df == df2。
或者，您可以将帧放入Panel：

In [69]: df = DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('abcd'))

In [70]: df2 = DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('abcd'))

In [71]: panel = pd.Panel({0: df, 1: df2})

In [72]: panel
Out[72]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 10 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: 0 to 1
Major_axis axis: 0 to 9
Minor_axis axis: a to d

In [73]: panel.mean()
Out[73]:
        0       1
a  0.3839  0.2956
b  0.1855 -0.3164
c -0.1167 -0.0627
d -0.2338 -0.0450

在Pandas 1.3.4版本中，这对我来说很有效：

import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 5, 100), z=np.random.randint(-3, 2, 100)))
df2 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randn(100), y=np.random.randint(0, 2, 100), z=np.random.randint(-1, 2, 100)))
pd.concat([df1, df2]).groupby(level=0).mean()

为了计算平均值，我发现最简单的用途：
mean_df = sum(df_list)/len(df_list)
为了使用pandas计算中位数或其他统计数据，您需要使用多索引分组，这可能是一个笨拙的解决方案。我更喜欢使用numpy，它有一个自然的机制，可以沿着一个新的轴进行堆叠和聚合，许多人都很熟悉：

medians = np.median(np.stack(df_list), axis=0) # stack & aggregate along new axis
median_df = pd.DataFrame(medians, columns=df_list[0].columns,
                         index=df_list[0].index)