python使用平均列生成新列

我有一个熊猫数据框，其中包含以下数据，显示公司员工每周的工作时间：

name       week 1     week 2      week 3     week 4...

joey       20         15           35         10
thomas     20         10           25         15
mark       30         20           25         10
sal        25         25           15         20
amy        25         30           20         10

假设数据以相同的方式持续100多周

我想要的是每名员工每两周平均工作小时数， 所以平均工作时间超过两周。如以下数据框所示：

name       weeks 1-2      weeks 2-4...      

joey         17.5           22.5           
thomas       15             20           
mark         25             17.5         
sal          25             17.5           
amy          27.5           15          

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我怎样才能做到这一点？正在尝试迭代，但我被卡住了。

您可以通过以下方法实现这一点：

for i in range(0, len(df.columns), 2): 
    df[f'weeks {i+1}-{i+2}'] = df.iloc[:, i:i+1].mean(axis=1) 

这段代码基本上遍历列的数量，步骤大小为2。然后，它选择当前迭代所指示的列（变量

i

）和下一列（

i+1

），对这两列求平均值，并存储在新列中

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它假设列的顺序正确。

假设数据在同一列中持续100多周。听起来好像很多，哇，你会有很多专栏吗？从192个专栏开始，非常完美，谢谢。你介意解释一下：df[f'weeks{i+1}-{i+2}']部分是如何工作的吗？字符串前面的“f”是做什么的？我有稍微不同的数据，然后在问题中提出，需要不同的名称列，所以它将有助于了解如何使用此功能。谢谢这些被称为

f-strings

，是在Python的3.6版本中引入的。它们提供了一种在字符串中插入变量的方法。在这种情况下，所发生的情况与以下字符串串联所发生的情况相同：

'weeks'+str（i+1）+'-'+str（i+2）

。您可以在此处了解更多信息，例如：