Ich habe 30 CSV-Dateien aus 30 Wiederholungsläufen eines von mir durchgeführten Experiments. Ich benutze Pandasread_csv() Funktion zum Einlesen der Daten in eine Liste von DataFrames. Ich möchte einen einzelnen DataFrame aus dieser Liste erstellen, der den Durchschnitt der 30 DataFrames für jede Spalte enthält. Gibt es eine integrierte Möglichkeit, dies zu erreichen?

Zur Verdeutlichung werde ich das Beispiel in den folgenden Antworten näher erläutern. Angenommen, ich habe zwei Datenrahmen:

>>> x
          A         B         C
0 -0.264438 -1.026059 -0.619500
1  0.927272  0.302904 -0.032399
2 -0.264273 -0.386314 -0.217601
3 -0.871858 -0.348382  1.100491
>>> y
          A         B         C
0  1.923135  0.135355 -0.285491
1 -0.208940  0.642432 -0.764902
2  1.477419 -1.659804 -0.431375
3 -1.191664  0.152576  0.935773

Welche Zusammenführungsfunktion sollte ich verwenden, um mit dem DataFrame eine Art 3D-Array zu erstellen? z.B.,

>>> automagic_merge(x, y)
                      A                      B                      C
0 [-0.264438,  1.923135] [-1.026059,  0.135355] [-0.619500, -0.285491]
1 [ 0.927272, -0.208940] [ 0.302904,  0.642432] [-0.032399, -0.764902]
2 [-0.264273,  1.477419] [-0.386314, -1.659804] [-0.217601, -0.431375]
3 [-0.871858, -1.191664] [-0.348382,  0.152576] [ 1.100491,  0.935773]

So kann ich auf diesen Listen anstelle der gesamten Spalte den Durchschnitt usw. berechnen.