python中每15行数据帧的平均值

我有一个数据帧（1500x11）。我必须选择15行中的每一行，并分别取每11列的平均值。所以我的最终数据帧应该是100x11。如何在Python中实现这一点。

不太了解

pandas

，因此我已经用纯

numpy

编写了我的下一个解决方案。没有任何python循环，因此非常高效。并将结果转换回

pandas

DataFrame

：

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您可以使用pandas.DataFrame

使用for循环计算平均值，并创建一个计数器，该计数器应每15个条目重置一次

columns = [col1, col2, ..., col12]
for columns, values in df.items():
    # compute mean
    # at every 15 entries save it

此外，还可以使用pd.DataFrame（）创建新的数据帧

我建议您阅读文档。

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以下各项应起作用：

dfnew=df[:0]
for i in range(100):
    df2=df.iloc[i*15:i*15+15, :]
    x=pd.Series(dict(df2.mean()))
    dfnew=dfnew.append(x, ignore_index=True)

print(dfnew)

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我认为这可能有助于我的数据框架的一列是Datetime。如何得到它的平均值。上述方法将其显示为“NaT”。时间2020-04-01 06:01:00 2020-04-01 06:02:00 2020-04-01 06:00 2020-04-01 06:04:00时间2020-04-02 17:42:00 2020-04-02 17:43:00 2020-04-02 17:44:00 2020-04-02 17:45:00 2020-04-02 17:46:00请看这里：

dfnew=df[:0]
for i in range(100):
    df2=df.iloc[i*15:i*15+15, :]
    x=pd.Series(dict(df2.mean()))
    dfnew=dfnew.append(x, ignore_index=True)

print(dfnew)