获取多个 Pandas DataFrame 的平均值

我正在生成许多具有相同形状的数据框，并且我想将它们相互比较。我希望能够获得数据帧的平均值和中位数。

         Source.0  Source.1  Source.2  Source.3
cluster                                        
0        0.001182  0.184535  0.814230  0.000054
1        0.000001  0.160490  0.839508  0.000001
2        0.000001  0.173829  0.826114  0.000055
3        0.000432  0.180065  0.819502  0.000001
4        0.000152  0.157041  0.842694  0.000113
5        0.000183  0.174142  0.825674  0.000001
6        0.000001  0.151556  0.848405  0.000038
7        0.000771  0.177583  0.821645  0.000001
8        0.000001  0.202059  0.797939  0.000001
9        0.000025  0.189537  0.810410  0.000028
10       0.006142  0.003041  0.493912  0.496905
11       0.003739  0.002367  0.514216  0.479678
12       0.002334  0.001517  0.529041  0.467108
13       0.003458  0.000001  0.532265  0.464276
14       0.000405  0.005655  0.527576  0.466364
15       0.002557  0.003233  0.507954  0.486256
16       0.004161  0.000001  0.491271  0.504568
17       0.001364  0.001330  0.528311  0.468996
18       0.002886  0.000001  0.506392  0.490721
19       0.001823  0.002498  0.509620  0.486059

         Source.0  Source.1  Source.2  Source.3
cluster                                        
0        0.000001  0.197108  0.802495  0.000396
1        0.000001  0.157860  0.842076  0.000063
2        0.094956  0.203057  0.701662  0.000325
3        0.000001  0.181948  0.817841  0.000210
4        0.000003  0.169680  0.830316  0.000001
5        0.000362  0.177194  0.822443  0.000001
6        0.000001  0.146807  0.852924  0.000268
7        0.001087  0.178994  0.819564  0.000354
8        0.000001  0.202182  0.797333  0.000485
9        0.000348  0.181399  0.818252  0.000001
10       0.003050  0.000247  0.506777  0.489926
11       0.004420  0.000001  0.513927  0.481652
12       0.006488  0.001396  0.527197  0.464919
13       0.001510  0.000001  0.525987  0.472502
14       0.000001  0.000001  0.520737  0.479261
15       0.000001  0.001765  0.515658  0.482575
16       0.000001  0.000001  0.492550  0.507448
17       0.002855  0.000199  0.526535  0.470411
18       0.000001  0.001952  0.498303  0.499744
19       0.001232  0.000001  0.506612  0.492155

然后我想得到这两个数据帧的平均值。

做到这一点最简单的方法是什么？

只是为了澄清，当所有数据帧的索引和列完全相同时，我想获取每个特定单元格的平均值。

所以在我给出的例子中，平均值[0,Source.0]将为 (0.001182 + 0.000001) / 2 = 0.0005915。

假设两个数据帧具有相同的列，您可以将它们连接起来并计算连接帧上的摘要统计信息：

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

Update

如果您想计算两个数据集中具有相同索引的每组行的统计信息，您可以使用.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

即使您的数据帧具有不相等的行数，此方法也将起作用 - 如果两个数据帧之一缺少特定行索引，则将在单个现有行上计算平均值/中位数。