Python Pandas - 将数据附加到特定的行和列

Question

搜索后，我认为这不是重复的，但如果是，请告诉我。

我目前有一个包含许多行和变量的数据框。我想创建一个单独的单行数据框，它是每个变量的平均值。我这样做是为了可以轻松地将其绘制在图表中。我不确定为什么我的语法不起作用。

这是针对一个特定变量的。如果我能让它工作，那么我可以使用循环将其扩展到所有列。

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

在我看来，第一行创建一个名为“avg”的数据框，它是空的，并且包含原始数据的所有列。这似乎按预期工作。对于第二行，我希望它设置“avg”中变量“max_yds”的第一行，并将其设置为原始变量“max_yds”的平均值。相反，我得到:Empty DataFrame

谢谢!

Answer 1

尝试

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

如果您想计算所有列的平均值，为什么不使用

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

编辑:

您原来的解决方案的问题是您使用的是一种“chained indexing ”，这是不好的。

您向每列中的系列添加值，但 DataFrame 的索引仍然为空。

实际上，如果你添加

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

之后

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

，您的代码也可以工作。

或者你可以在开头指定索引，这也可以解决你的问题。

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

但是，不建议这样做。