python中列名的循环

我想将平均值从一个数据帧（df1）写入另一个数据帧（dfmaster）。 我可以手动管理它，但我希望以这种方式自动化这个过程，它将从df1中读取所有列名称（作为变量），这些变量将用于下面的代码中，以计算数据帧（df1）中所有列的平均值

根据此数据框，应计算列的平均值：

import pandas as pd 
data = [[6.2, 10, 8], [6.4, 15, 13], [6.6, 14, 6]] 
df1 = pd.DataFrame(data, columns = ['Prozess233', 'Prozess234', 'Prozess235']) 
df1 

这是应存储方法的主数据帧：

data = [['Prozess233','NaN', 'NaN','NaN'], ['Prozess234','NaN', 'NaN', 'NaN'], ['Prozess235','NaN', 'NaN', 'NaN']] 
dfmaster = pd.DataFrame(data, columns = ['Process', 'Mean', 'St.Dev', 'Max']) 
dfmaster 

以下是计算df1一列平均值并将值存储在主数据帧中的代码：

index = dfmaster.loc[dfmaster['Process'] == 'Prozess233'].index[0]
keep_col = ['Prozess233']
df1 = df1[keep_col]
df1 = df1[df1['Prozess233'].notna()]
meanPR = df1["Prozess233"].mean()
dfmaster.at[index, 'Mean'] = meanPR

结果是：

我希望有一个循环，上面的代码（将平均值存储到主数据帧）将对数据帧df1的所有列执行，即“Prozess234”和“Prozess235”的平均值。

我不知道如何存储列名（df1），以便在循环中使用它们。

---

我不确定这是否是正确的方法。

虽然您可以使用

df.columns

获取数据帧的列，但几乎没有什么好的理由在熊猫数据帧上进行简单的数学计算

你所追求的一切都可以用它来完成

df1.T.stack().groupby(level=0).agg({np.mean,np.std, max})

            mean    std         max
Prozess233  6.4     0.200000    6.6
Prozess234  13.0    2.645751    15.0
Prozess235  9.0     3.605551    13.0

要进一步细分：

转置数据帧

dft=df1.T
dft

            0       1       2
Prozess233  6.2     6.4     6.6
Prozess234  10.0    15.0    14.0
Prozess235  8.0     13.0    6.0

dfs=dft.stack()
dfs

Prozess233  0     6.2
            1     6.4
            2     6.6
Prozess234  0    10.0
            1    15.0
            2    14.0
Prozess235  0     8.0
            1    13.0
            2     6.0
dtype: float64

堆叠数据帧

dft=df1.T
dft

            0       1       2
Prozess233  6.2     6.4     6.6
Prozess234  10.0    15.0    14.0
Prozess235  8.0     13.0    6.0

dfs=dft.stack()
dfs

Prozess233  0     6.2
            1     6.4
            2     6.6
Prozess234  0    10.0
            1    15.0
            2    14.0
Prozess235  0     8.0
            1    13.0
            2     6.0
dtype: float64

组和聚合

dfmaster=dfs.groupby(level=0).agg({np.mean,np.std, max})
dfmaster

            mean    std         max
Prozess233  6.4     0.200000    6.6
Prozess234  13.0    2.645751    15.0
Prozess235  9.0     3.605551    13.0

---

您可以使用agg获取每列的特定聚合：

df1_summary = (df1.agg(["mean", "std", "max"])
               .rename(index={"mean": "Mean", "std": "St.Dev", "max": "Max"}))

print(df1_summary)
        Prozess233  Prozess234  Prozess235
Mean           6.4   13.000000    9.000000
St.Dev         0.2    2.645751    3.605551
Max            6.6   15.000000   13.000000

然后，如果要将其填入

dfmaster

dfmaster = dfmaster.set_index("Process") 
dfmaster.update(df1_summary.T)

print(dfmaster)
            Mean    St.Dev   Max
Process                         
Prozess233   6.4  0.200000   6.6
Prozess234  13.0  2.645751  15.0
Prozess235   9.0  3.605551  13.0

---

与其逐个添加到dfmaster，不如使用矢量化方法创建它：

import pandas as pd 
data = [[6.2, 10, 8], [6.4, 15, 13], [6.6, 14, 6]] 
df1 = pd.DataFrame(data, columns = ['Prozess233', 'Prozess234', 'Prozess235']) 
dfmaster=pd.concat([df1.mean(), df1.std(), df1.max()], axis=1).reset_index()
dfmaster.columns = ['Process','Mean', 'St.Dev', 'Max']

#dfmaster
      Process  Mean    St.Dev   Max
0  Prozess233   6.4  0.200000   6.6
1  Prozess234  13.0  2.645751  15.0
2  Prozess235   9.0  3.605551  13.0

此外，根据您的需要考虑检查<代码> DF1。描述（）/Cord>的输出：

       Prozess233  Prozess234  Prozess235
count         3.0    3.000000    3.000000
mean          6.4   13.000000    9.000000
std           0.2    2.645751    3.605551
min           6.2   10.000000    6.000000
25%           6.3   12.000000    7.000000
50%           6.4   14.000000    8.000000
75%           6.5   14.500000   10.500000
max           6.6   15.000000   13.000000

---

df1.columns.to_list（）

将帮助您获取要迭代/存储的列名。同时检查

df1.mean（）

。谢谢回复。我也处理好了，但我不知道下一步该怎么办。如何将列表定义为变量，我可以将其用于循环。+1从我推荐的

.descripe（）

，可能还值得一提的是，输出cna被保存为数据帧，并直接操纵到OPs预期结果良好点。如果我记得的话，等我有时间再补充。Cameron的回答显示了使用

update

的过程。