パンダに平均に列をピッキング

Question

私はベンチマークに株式リターンの平均値を比較しようとしている、と私のコードは、これまでに次のようになります。今のグラフのよう

index = ['^GSPC'] 
tickers = ['CAT','AAPL'] 
stocks = tickers + index 
start = dt.datetime(2017,1,1) 
end = dt.datetime(2017,6,30) 

def excess_movement_plot(stocks): 
    f = web.get_data_yahoo(tickers,start,end) 
    cleanData = f.loc['Adj Close'] 
    dataFrame = pd.DataFrame(cleanData) 
    stock_return = dataFrame.pct_change() 
    return plt.plot(stock_return[stocks]) 

3つのラインを示していますが、私はちょうど2 - ティッカーの平均（AAPLとCAT）とS & P（^ GSPC）

を試してみたいと思います。

stock_return[['AAPL', 'CAT']].mean(axis=0) 
stock_return.merge('AAPL', 'CAT') 

Answer 1

あなたはdf.apply(np.mean, axis=1)使用することができます：あなたは平均を計算するために使用された元の列にしたくない場合は

In [127]: import pandas as pd 
    ...: df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 3), columns=list('ABC')) 
    ...: df.head() 
    ...: 
Out[127]: 
      A   B   C 
0 -0.030422 -0.608397 -2.281822 
1 -0.448152 -1.609030 0.382790 
2 0.297778 0.207474 -0.212203 
3 -0.132665 -0.091073 0.108438 
4 -1.290343 0.782635 0.401523 

In [128]: df['Average'] = df[['B', 'C']].apply(np.mean, axis=1) 

In [131]: df[['A', 'Average']].head() 
Out[131]: 
      A Average 
0 -0.030422 -1.445109 
1 -0.448152 -0.613120 
2 0.297778 -0.002365 
3 -0.132665 0.008682 
4 -1.290343 0.592079 

が、あなたはこのように、それらをドロップすることができます。

df.drop(['B', 'C'], 1, inplace=True) 

---

df[['B', 'C']].mean(axis=1)と同じことを行うこともできます。

In [132]: df['Average'] = df[['B', 'C']].mean(axis=1) 

In [133]: df[['A', 'Average']].head() 
Out[133]: 
      A Average 
0 -0.030422 -1.445109 
1 -0.448152 -0.613120 
2 0.297778 -0.002365 
3 -0.132665 0.008682 
4 -1.290343 0.592079