Python 将公式应用于数据帧中的两行

我有一个如下所示的数据帧：

intakeNo                         1                    2                    3   
intakeDate                  3/21/1978            4/28/1979            1/11/1981
intakeAmt                   9.3E-04              5.1E-02              2.4E-04   
intakeSD                    2.2E-02              7.7E-01              5.8E-03   
incident                          F                    F                    F                    
intakeDate                  3/19/1978            5/6/1979             1/3/1981
intakeAmt                   3.2E-02              1.9E-02              4.7E-03   
intakeSD                    9.6E-01              5.3E-01              1.4E-01   

我可以通过

df.loc['intakeAmt_avg'] = df.loc['intakeAmt'].mean()

但是，我想应用以下函数来获得数据帧中的intakeDates的平均值，并添加一个名为intakeDate_avg的行：

def average_of_two_dates(datestr1, datestr2):
    a = dt.datetime.strptime(datestr1, '%m/%d/%Y')
    b = dt.datetime.strptime(datestr2, '%m/%d/%Y')
    ave = a+(b-a)/2
    return dt.datetime.strftime(ave, "%m/%d/%Y")

首先，我尝试将df的“intakeDate”部分转换为：

a = df['intakeDate']
b = a.T

这给了我以下数据帧b：

intakeNo   intakeDate  intakeDate                     
1          3/21/1978   3/19/1978
2          4/28/1979    5/6/1979
3          1/11/1981    1/3/1981

现在，我需要添加一个名为intakeDate_avg的列，它将两个日期的平均值函数应用于两个intakeDate列中的值

原始的转置df如下所示：

intakeNo    intakeDate  intakeAmt   intakeSD    incident    intakeDate  intakeAmt   intakeSD
1          3/21/1978    9.30E-04    2.20E-02    F           3/19/1978   3.20E-02    9.60E-01
2          4/28/1979    5.10E-02    7.70E-01    F           5/6/1979    1.90E-02    5.30E-01
3          1/11/1981    2.40E-04    5.80E-03    F           1/3/1981    4.70E-03    1.40E-01

---

如果将函数更改为使用单个列表输入，则在此情况下可以使用

apply

：

df.loc['intakeDate_avg'] = df.loc['intakeDate'].apply(average_of_two_dates)

---

根据我之前回答的问题，在进行任何有意义的分析之前，您应该（事实上，我认为必须）转换数据帧。如果您使用转置数据帧进行更新，我将对此进行研究[请参阅前一个问题中的说明]。您的平均值可能适用于两个日期（或通常的值），但不适用于10个值，例如，10个值：在这种情况下，哪个值是a，哪个值是b？@jpp，我修改了我的问题，其中包括转置数据帧。谢谢。@DPdl，你能把输入的数据也转置一下吗？因为这就是我们将要开始的内容。@jpp，完成。谢谢