如何计算一系列特定的恒定宽度列范围的平均值？

Question

我有一个熊猫1D DataFrame (列:浮，值:浮)，如下所示：

    1.0     1.1     1.2     1.3     1.4     1.5     1.6     1.7     1.8
0   1.0     2.0     5.0     4.0     3.0     NaN     1.0     7.0     NaN

我想计算特定行范围的平均值。NaN应被视为0.0。例如，对于相对于整个列范围(1.0 - 1.2、1.3 - 1.5、1.6 - 1.9)的常数列范围，因此我想得到以下DataFrame：

    1.0     1.1     1.2     1.3     1.4     1.5     1.6     1.7     1.8
0   2.66    2.66    2.66    2.33    2.33    2.33    2.66    2.66    2.66

实现这一目标的最具表现力和内存感知的实现是什么？

Answer 1

如果希望每个列的每个值都有mean，那么将GroupBy.transform与axis='columns'一起使用，并按列的长度对np.arange进行整数除法，并将缺失的值替换为0：

df = df.fillna(0).groupby(np.arange(len(df.columns)) // 3, axis='columns').transform('mean')
print (df)
        1.0       1.1       1.2       1.3       1.4       1.5       1.6  \
0  2.666667  2.666667  2.666667  2.333333  2.333333  2.333333  2.666667   

        1.7       1.8  
0  2.666667  2.666667  

细节

print (np.arange(len(df.columns)))
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]

print (np.arange(len(df.columns)) // 3)
[0 0 0 1 1 1 2 2 2]