Python 如何在提取列时保留索引

所以我有一个500列乘600行的文件，我想取200-400行所有列的平均值：

df = pd.read_csv('file.csv', sep= '\s+')
sliced_df=df.iloc[200:400]

然后创建一个包含所有列中所有行的平均值的新列。并仅提取新创建的列：

sliced_df['mean'] = sliced_df.mean(axis=1)
final_df = sliced_df['mean']

但是，在提取新列时，如何防止索引重置

使用copy（）函数，如下所示：

df = pd.read_csv('file.csv', sep= '\s+')
sliced_df=df.iloc[200:400].copy()
sliced_df['mean'] = sliced_df.mean(axis=1)
final_df = sliced_df['mean'].copy()

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我认为没有必要在

sliced_df

中创建新列，只需要

系列的名称

，如果需要输出为

数据帧

添加。索引未重置，请参见下面的示例：

#random dataframe
np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(5,5)), columns=list('ABCDE'))
print (df)
   A  B  C  D  E
0  8  8  3  7  7
1  0  4  2  5  2
2  2  2  1  0  8
3  4  0  9  6  2
4  4  1  5  3  4

#in real data use df.iloc[200:400]
sliced_df=df.iloc[2:4]
print (sliced_df)
   A  B  C  D  E
2  2  2  1  0  8
3  4  0  9  6  2

final_ser = sliced_df.mean(axis=1).rename('mean')
print (final_ser)
2    2.6
3    4.2
Name: mean, dtype: float64

final_df = sliced_df.mean(axis=1).rename('mean').to_frame()
print (final_df)
   mean
2   2.6
3   4.2

Python从

0

开始计数，因此可能需要将切片从

200:400

更改为

100:300

，请参见差异：

sliced_df=df.iloc[1:3]
print (sliced_df)
   A  B  C  D  E
1  0  4  2  5  2
2  2  2  1  0  8

final_ser = sliced_df.mean(axis=1).rename('mean')
print (final_ser)
1    2.6
2    2.6
Name: mean, dtype: float64

final_df = sliced_df.mean(axis=1).rename('mean').to_frame()
print (final_df)
   mean
1   2.6
2   2.6

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这是我认为的答案。@piRSquared-谢谢你。天哪。。。我妻子会发疯的。天气冷到零下五度，持续了大约一周。现在大约是0到10。