Python Pandas - 追加數據到特定行和列

Question

搜索後，我不認爲這是重複的，但如果它是請讓我知道。

我目前有一個數據框與行和變量的數量。我想創建一個單獨的數據框，它是每個變量的平均值。我正在這樣做，以便我可以輕鬆地將其繪製在圖表中。我不確定爲什麼我的語法不起作用。

這是一個特定的變量。如果我能得到這個工作，那麼我可以將它擴展到所有具有循環的列。

avg = pd.DataFrame(columns=original.columns.values) 
avg['max_yds'].loc[0] = original['max_yds'].mean(axis=0) 

在我的印象中，第一行創建了一個名爲「平均」的數據幀裏面是空的，並擁有所有列從原來的。這似乎按預期工作。對於第二行，我期望它將變量'max_yds'的第一行設置爲'avg'，並將其設置爲原始變量'max_yds'的變量的平均值。相反，我得到：Empty DataFrame

謝謝！

Answer 1

嘗試

avg.set_value(0, 'max_yds', original['max_yds'].mean(axis=0)) 

如果要計算意味着所有列，爲什麼不使用

avg = avg.append(original.mean(axis=0), ignore_index=True) 

編輯：

你原來的解決方案的問題是，你是使用一種「chained indexing」，這是不好的。

您將值添加到每列中的系列，但DataFrame的索引仍爲空。

其實，如果你添加

avg['max_yds'] = avg['max_yds'] 

後

avg['max_yds'].loc[0] = original['max_yds'].mean(axis=0) 

，你的代碼將正常工作。

或者您可以在開始時指定索引，這也可以解決您的問題。

avg = pd.DataFrame(columns=original.columns.values, index=[0]) 

但是，不建議這樣做。

Answer 2

您可以使用LOC太：

avg.loc[0, 'max_yds'] = original.loc[:, 'max_yds'].mean() 

或者，您可以使用pandas.DataFrame.describe方法很容易地檢索統計數據。

所以，如果你想與平均意甲所有列：

avg = original.describe().loc['mean']

如果您需要所期望的輸出數據框：

avg = pd.DataFrame(index = [0], original.describe().loc['mean']).transpose()