Python 在Pandas中处理复制数据

我试图用std偏差作为误差条绘制一些数据随时间的散点图。对于两个不同的样本A和B，每个时间点有三次测量

Date A1 A2 A3 B1 B2 B3
1/1/17 4 5 6 2 3 4
1/2/17 6 7 8 5 6 4

因此，我导入的数据如下所示：

import pandas as pd
columns = ['Date', 'A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3']
dat = pd.read_csv('data', sep='\t', names=columns)

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那么，我如何组合复制列，以便计算标准偏差，然后进行绘图？我在考虑重命名A和B列，使它们相同，然后可以合并？

我必须承认，我没有真正得到你想要的，但我认为这很酷

• 转置，因为我想运行

  groupby

  /

  agg

  ，但它尚未在列上实现
• 按列名的第一个字符分组，然后查找

  mean

  和

  std

• 使用它来绘制带有错误条的内容

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或者相同的想法，但路径略有不同

d = df.T.groupby(lambda x: x[0]).agg(['mean', 'std']).stack(0).unstack(0)
d['mean'].plot.bar(yerr=d['std'])

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否则，我们可以做一个单一的减少

df.groupby(lambda x: x[0], 1).mean()

        A  B
Date        
1/1/17  5  3
1/2/17  7  5

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您希望它们如何组合？除非你告诉我们你想要什么，否则我们不知道你想要什么…同意，你是不是要求把所有的A都放在一列，所有的B都放在另一列？还是你在问一些不同的问题？当然是@这正是我想要的，谢谢。

df.groupby(lambda x: x[0], 1).mean()

        A  B
Date        
1/1/17  5  3
1/2/17  7  5