df我有一个大约 1000 行但有 500 列的 pandas 数据框。这些列被命名为 Run1、Run2、...、Run500
现有索引为datetime。
来自数据框的样本数据如下:
df.ix[1:4,1:4]
Run1 Run2 Date
2019-04-01 01:00:00 23.0263 23.0263 2019-04-01
2019-04-01 01:00:00 19.2212 19.2212 2019-04-01
2019-04-02 01:00:00 19.3694 19.3694 2019-04-02
2019-04-02 01:00:00 19.3694 19.3694 2019-04-02
我可以尝试以下方法:
pd.pivot_table(df, index=['Date'], values=['Run1'], aggfunc=[np.mean])['mean']
但我需要以下内容:
import pandas as pd
import numpy as np
pd.pivot_table(df, index=['Date'], values=['Run1', 'Run2', ...., 'Run500'], aggfunc=[np.mean])['mean']