Python 基于列名称扩展名的DataFrame列的平均值

我在木星上有一个数据帧a，如下所示

Index Var1.A.1  Var1.B.1  Var1.CA.1  Var2.A.1  Var2.B.1  Var2.CA.1
0      1         21         3          3         4        4 
1      3         5          4          9         5        1
....
100    9         75        2           4         8        2

我想根据名称的扩展来评估平均值，即

• A.1的平均值
• B.1的平均值
• .CA.1的平均值

例如，为了评估扩展名为.A.1的变量的平均值，我尝试了以下方法，但没有返回我想要的结果

List=['.A.1', '.B.1', '.CA.1']
A[List[List.str.contains('.A.1')]].mean() 

然而，通过这种方式，我得到了不同变量的平均值，也得到了CA.1，这不是它想要的

有什么建议吗

---

谢谢

dfA.filter（like='.A.1'）

-为您提供包含.A.1'子字符串的列

如果需要，请按第一次

之后的所有值对每行进行
平均值
使用
groupby
和lambda函数和
平均值
：

df = df.groupby(lambda x: x.split('.', 1)[-1], axis=1).mean()
print (df)
     A.1   B.1  CA.1
0    2.0  12.5   3.5
1    6.0   5.0   2.5
100  6.5  41.5   2.0

下面是第三个选项：

columns = A.columns
A[[s for s in columns if ".A.1" in s]].stack().reset_index().mean() 

样本数据的预期输出是什么？