DataFramesのリストの統計を計算する方法

Question

私はすべて同じキーと列を持つDataFramesのリストを持っています。私は各要素の平均と標準を計算したいと思います。どうしたらいいですか？

EDIT： 3つのDataFramesのリストDFSを想定し、平均関数を考えます。結果はデー​​タフレームDF_meanの値である必要があります。DF_mean[index0, col0] = DFS[0][index0, col0] + DFS[1][index0, col0] + DFS[2][index0, col0]/3

Answer 1

このような種類のものには、pd.Panelを使用することをおすすめします。（アップデートを参照）。

import pandas as pd 
import numpy as np 
np.random.seed(0) 
dfs = {i : pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 5))) for i in range(3)} 
pnl = pd.Panel(dfs) 

その後は、axis=0上の記述統計関数を適用することができます。

pnl.std(axis=0) 
Out: 
      0   1   2   3   4 
0 2.886751 2.081666 1.527525 2.516611 0.577350 
1 2.081666 3.214550 2.645751 1.154701 2.516611 
2 3.214550 4.041452 3.785939 2.645751 4.163332 
3 3.511885 2.309401 1.527525 3.785939 0.577350 
4 4.509250 4.163332 2.081666 1.732051 2.309401 
5 1.000000 3.000000 2.081666 2.645751 3.000000 
6 2.000000 1.527525 2.886751 1.527525 2.886751 
7 2.645751 2.516611 2.516611 1.732051 0.577350 
8 4.509250 0.577350 4.041452 2.081666 1.527525 
9 1.527525 3.785939 2.516611 1.000000 1.154701 

更新：

pd.Panel will be deprecated。その場合、DataFramesを連結してMultiIndexを使用するのが最も適したソリューションです。 pd.concatに辞書を渡すと、関数のキー引数として辞書キーが使用されます。あなたはレベル1の標準偏差を取る場合

今

dfs_combined = pd.concat（DFS）、結果は同じになります。

dfs_combined.std(level=1) 
Out: 
      0   1   2   3   4 
0 2.886751 2.081666 1.527525 2.516611 0.577350 
1 2.081666 3.214550 2.645751 1.154701 2.516611 
2 3.214550 4.041452 3.785939 2.645751 4.163332 
3 3.511885 2.309401 1.527525 3.785939 0.577350 
4 4.509250 4.163332 2.081666 1.732051 2.309401 
5 1.000000 3.000000 2.081666 2.645751 3.000000 
6 2.000000 1.527525 2.886751 1.527525 2.886751 
7 2.645751 2.516611 2.516611 1.732051 0.577350 
8 4.509250 0.577350 4.041452 2.081666 1.527525 
9 1.527525 3.785939 2.516611 1.000000 1.154701