Eu tenho 30 arquivos de dados csv de 30 execuções replicadas de uma experiência que eu corri. Estou usando pandasread_csv() função para ler os dados em uma lista de DataFrames. Eu gostaria de criar um único DataFrame fora dessa lista, contendo a média dos 30 DataFrames para cada coluna. Existe uma maneira embutida de conseguir isso?

Para esclarecer, expandirei o exemplo nas respostas abaixo. Digamos que eu tenha dois DataFrames:

>>> 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

Qual é a função de mesclagem que devo usar para criar um array 3D com o DataFrame? por exemplo.,

>>> 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]

então eu posso calcular média, s.e.m, etc. nessas listas em vez de toda a coluna.