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列を含む行をpandas DataFrameに追加します

私はpandas DataFrameを持っています。これは、次のように時間をかけて取得されたいくつかのセンサー測定値で構成されています。

       diode1  diode2  diode3  diode4
Time
0.530       7       0      10      16
1.218      17       7      14      19
1.895      13       8      16      17
2.570       8       2      16      17
3.240      14       8      17      19
3.910      13       6      17      18
4.594      13       5      16      19
5.265       9       0      12      16
5.948      12       3      16      17
6.632      10       2      15      17

各列の平均を使用して別の行を追加するコードを記述しました。

# List of the averages for the test. 
averages = [df[key].describe()['mean'] for key in df]
indexes = df.index.tolist()
indexes.append('mean')
df.reindex(indexes)
# Adding the mean row to the bottom of the DataFrame

i = 0
for key in df:
    df.set_value('mean', key, averages[i])
    i += 1

これにより、必要な結果が得られます。これは、次のようなDataFrameです。

       diode1  diode2  diode3  diode4
Time
0.53      7.0     0.0    10.0    16.0
1.218    17.0     7.0    14.0    19.0
1.895    13.0     8.0    16.0    17.0
2.57      8.0     2.0    16.0    17.0
3.24     14.0     8.0    17.0    19.0
3.91     13.0     6.0    17.0    18.0
4.594    13.0     5.0    16.0    19.0
5.265     9.0     0.0    12.0    16.0
5.948    12.0     3.0    16.0    17.0
6.632    10.0     2.0    15.0    17.0
mean     11.6     4.1    14.9    17.5

ただし、これは行を追加する最も効率的な方法ではないと確信しています。 pandas Seriesとして保存された手段で追加を使用してみましたが、次のようなものになりました：

    diode1  diode2  diode3  diode4                     mean
0      7.0     0.0    10.0    14.0                      NaN
1      9.0     0.0    10.0    15.0                      NaN
2     10.0     5.0    14.0    20.0                      NaN
3      6.0     0.0     7.0    14.0                      NaN
4      7.0     0.0    10.0    15.0                      NaN
5      7.0     0.0     8.0    14.0                      NaN
6      7.0     0.0    11.0    14.0                      NaN
7      7.0     0.0     2.0    11.0                      NaN
8      2.0     0.0     4.0    12.0                      NaN
9      4.0     0.0     0.0     6.0                      NaN
10     NaN     NaN     NaN     NaN  [11.6, 4.1, 14.9, 17.5]

pandas DataFrame。

pythonpandasdataframemean
14
willk

loc を使用する 拡大して設定 ：

df.loc['mean'] = df.mean()

結果の出力：

       diode1  diode2  diode3  diode4
Time                                 
0.53      7.0     0.0    10.0    16.0
1.218    17.0     7.0    14.0    19.0
1.895    13.0     8.0    16.0    17.0
2.57      8.0     2.0    16.0    17.0
3.24     14.0     8.0    17.0    19.0
3.91     13.0     6.0    17.0    18.0
4.594    13.0     5.0    16.0    19.0
5.265     9.0     0.0    12.0    16.0
5.948    12.0     3.0    16.0    17.0
6.632    10.0     2.0    15.0    17.0
mean     11.6     4.1    14.9    17.5
18
root