Python 如何在计算的dataframe中创建新列，该列发生在除计算将进入的行之外的每一行

例如，假设我得到了系列A.1和A.2的数据帧df，如下所示：

A.1A.2
2      8
3      2
5      1

我想计算所有其他行的平均值之差，如下所示：

A.1A.2B
2      8      (3+5)/2 - (2+1)/2
3      2      (2+5)/2-(8+1)/2
5      1      (2+3)/2-(8+2)/2

我的代码看起来像这样，无法工作，我应该如何正确编写它

df['B']=平均值（df['A.1'].下降（df['B'].指数））-平均值（df['A.2'].下降（df['B'].指数）））

我必须完全避免循环，并以熊猫式的方式进行操作，因为我正在处理巨大的数据集。

尝试：

df.apply(lambda r : df.loc[df.index!=r.name,'A.1'].mean() - df.loc[df.index!=r.name,'A.2'].mean(), axis = 1)

结果集为：

0    2.5
1   -1.0
2   -2.5
dtype: float64

请注意，lambda函数中的

r.name

只是当前行的索引

完全没有lambda的另一种方法：

(df['A.1'].sum()-df['A.1'])/(len(df)-1) - (df['A.2'].sum()-df['A.2'])/(len(df)-1)

---

结果同上。

先生，您是熊猫的神和精灵！非常感谢。谢谢，刚刚提前添加了备选解决方案：-）