Python DataFrame：组合列以提供平均值

我有一个如下的数据帧。我想按顺序组合4列，并用其值的平均值创建新的df。详情请参阅

a = np.random.randint(5, size=(2, 24))
df = pd.DataFrame(a,index=['alpha','bravo'])    

df:
        0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23
alpha   3   0   0   4   4   0   2   2   0   4   2   0   3   4   3   4   3   2   2   3   4   0   0   0
bravo   4   4   4   4   5   2   2   1   4   2   4   0   1   4   3   2   2   3   1   0   3   1   0   0   

理想输出低于

df_new:
        0   4   8   12  16  20 
alpha   3.5 2   3   3.5 2.5 1   
bravo   4   2.5 2.5 2.5 1.5 1   

---

所以底线是，我将每个列（按顺序）组合4列，并给出其值的平均值。有没有一种pythonic方法来代替为每一列写“+”符号？我的实际df要大得多，所以我希望有其他方法。谢谢

您需要使用groupby和aggregate

mean

创建地板分割数组：

a = np.arange(0, len(df.columns)) // 4 * 4
print (a)
[ 0  0  0  0  4  4  4  4  8  8  8  8 12 12 12 12 16 16 16 16 20 20 20 20]

df = df.groupby(a, axis=1).mean()
print (df)
         0    4    8    12   16   20
alpha  1.75  2.0  1.5  3.5  2.5  1.0
bravo  4.00  2.5  2.5  2.5  1.5  1.0

---

您需要使用groupby和aggregate

mean

，由

np.arange

创建地板分割数组：

a = np.arange(0, len(df.columns)) // 4 * 4
print (a)
[ 0  0  0  0  4  4  4  4  8  8  8  8 12 12 12 12 16 16 16 16 20 20 20 20]

df = df.groupby(a, axis=1).mean()
print (df)
         0    4    8    12   16   20
alpha  1.75  2.0  1.5  3.5  2.5  1.0
bravo  4.00  2.5  2.5  2.5  1.5  1.0

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顺便说一下，列名将被重命名，因此只要按顺序组合，列名就不必按0,4,8,12,16,20的顺序排列。谢谢顺便说一下，列名将被重命名，因此只要按顺序组合，列名就不必按0,4,8,12,16,20的顺序排列。谢谢哇，这么简单？你能解释一下//4是什么意思吗？这是用

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wow来划分列名的简单方法吗？你能解释一下//4是什么意思吗？它是用

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