Python 查找在8天内具有最大平均值的行

我有一个很长的时间序列pandas

DataFame

，有一千多列。我试图在8天内找到一个最大平均值的行。例如：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(731, 100)), columns=np.arange(100),index=pd.date_range('2000',periods=731))

我试图根据最大行数平均值获得8天的最大数据帧。我试着这样做：

df_max = df.resample('8d').max()

和

df_max

看起来像：

平均值为：

2000-01-01    86.18
2000-01-09    88.85
2000-01-17    89.85
2000-01-25    88.18
2000-02-02    89.58
2000-02-10    89.05
2000-02-18    86.54
2000-02-26    89.22
2000-03-05    87.94
2000-03-13    89.95
2000-03-21    89.74

但为了确保我计算了平均值，并将最大8天与平均值进行了比较，但结果不同

df['mean'] = df.mean(axis=1)
df['mean'].resample('8d').max()


2000-01-01    53.56
2000-01-09    52.26
2000-01-17    55.00
2000-01-25    51.67
2000-02-02    52.46
2000-02-10    52.61
2000-02-18    52.20
2000-02-26    52.60
2000-03-05    57.00
2000-03-13    53.73
2000-03-21    54.50
2000-03-29    54.51
2000-04-06    50.53
2000-04-14    51.89

---

所以我认为我做得不对。任何有助于正确使用df_max的帮助都将非常有用

没有理由得出相同的结果

{{1, 2, 6,},
 {4, 5, 3,},
 {3, 8, 6,},}

取最大值，然后取平均值

column max:{4, 8, 6}
avg: 6

取平均值，然后取最大值

avg: {{3},
      {4},
      {5.666}}
max: 5.666

这些行动的顺序很重要