Python 如何将数组中的元素与另一个数据帧中的索引进行字符串匹配并执行操作？

我有一个包含阵列的熊猫系列，它看起来像：

[array(['Person A', 34.0], dtype=object),
 array(['Person C', 30.0], dtype=object)]

Index     Score_week41 Score_week42  Score_week43  Score_week44  Score_week45
Person A  6            2             3             4             7
Person B  0            3             4             2             1
Person C  1            2             4             0             8

我有另一个数据框，其中包含数据库中所有人员的信息，如下所示：

[array(['Person A', 34.0], dtype=object),
 array(['Person C', 30.0], dtype=object)]

Index     Score_week41 Score_week42  Score_week43  Score_week44  Score_week45
Person A  6            2             3             4             7
Person B  0            3             4             2             1
Person C  1            2             4             0             8

如何将数组中的人员与数据帧中的人员进行匹配？我还希望能够指定一个范围，例如“Score_week42”：“Score_week44”，其中显示指定范围内匹配人员的平均分数

例如，输出可以如下所示：

[array(['Person A', 34.0, 3], dtype=object),
 array(['Person C', 30.0, 2], dtype=object)]

---

其中“3”和“2”分别是第42周和第44周A和C个人的平均分数。

如果您想用新列展开，则将这些系列统计数据存储在数据框中更方便

#您的数据帧
所有数据=pd.read\u csv（“people.csv”，index\u col=“index”）
#你以前的系列
people\u stat=pd.DataFrame（[np.array（['Person\u A'，34.0]，dtype=object），np.array（['Person\u C'，30.0]，dtype=object）]，columns=[“people”，“Number”]）。设置索引（“people”）
people_stat[“mean”]=所有_数据.loc[people_stat.index，“Score_week42”：“Score_week44”]。平均值（1）
打印（人员统计）

产出：

          Number  mean
People                
Person_A    34.0   3.0
Person_C    30.0   2.0

人民网

Index,Score_week41,Score_week42,Score_week43,Score_week44,Score_week45
Person_A,6,2,3,4,7
Person_B,0,3,4,2,1
Person_C,1,2,4,0,8