は、データフレーム内のすべての列の平均を取得し、新しいデータフレームを作成します。

Question

数値だけのデータフレームがあり、すべての列の平均を計算して新しいデータフレームを作成します。
オリジナルのデータフレームは、datetimeフィールドによってインデックス付けされます。新しいデータフレームは、元のデータフレームの最後の行インデックスに等しい値を持つ元のデータフレームと同じフィールドで索引付けする必要があります。

コードこれまで

mean_series=df.mean()  
df_mean= pd.DataFrame(stddev_series) 
df_mean.rename(columns=lambda x: 'std_dev_'+ x, inplace=True) 

が、これはエラーに

df_mean.rename(columns=lambda x: 'std_mean_'+ x, inplace=True) 
TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('S21') dtype('S21') dtype('S21') 

Answer 1

を与えるあなたの質問はあなたが単一の行を持つ新しいデータフレームを望んでいることを意味します。

In [10]: df.head(10) 
Out[10]: 
          0   1   2   3 
2011-01-01 00:00:00 0.182481 0.523784 0.718124 0.063792 
2011-01-01 01:00:00 0.321362 0.404686 0.481889 0.524521 
2011-01-01 02:00:00 0.514426 0.735809 0.433758 0.392824 
2011-01-01 03:00:00 0.616802 0.149099 0.217199 0.155990 
2011-01-01 04:00:00 0.525465 0.439633 0.641974 0.270364 
2011-01-01 05:00:00 0.749662 0.151958 0.200913 0.219916 
2011-01-01 06:00:00 0.665164 0.396595 0.980862 0.560119 
2011-01-01 07:00:00 0.797803 0.377273 0.273724 0.220965 
2011-01-01 08:00:00 0.651989 0.553929 0.769008 0.545288 
2011-01-01 09:00:00 0.692169 0.261194 0.400704 0.118335 

In [11]: df.tail() 
Out[11]: 
          0   1   2   3 
2011-01-03 19:00:00 0.247211 0.539330 0.734206 0.781125 
2011-01-03 20:00:00 0.278550 0.534943 0.804949 0.137291 
2011-01-03 21:00:00 0.602246 0.108791 0.987120 0.455887 
2011-01-03 22:00:00 0.003097 0.436435 0.987877 0.046066 
2011-01-03 23:00:00 0.604916 0.670532 0.513927 0.610775 


In [12]: df.mean() 
Out[12]: 
0 0.495307 
1 0.477509 
2 0.562590 
3 0.447997 
dtype: float64 

In [13]: new_df = pd.DataFrame(df.mean().to_dict(),index=[df.index.values[-1]]) 

In [14]: new_df 
Out[14]: 
          0   1  2   3 
2011-01-03 23:00:00 0.495307 0.477509 0.56259 0.447997 

In [15]: new_df.rename(columns=lambda c: "mean_"+str(c)) 
Out[15]: 
         mean_0 mean_1 mean_2 mean_3 
2011-01-03 23:00:00 0.495307 0.477509 0.56259 0.447997