如何在一系列特定的宽度变化的列范围内计算平均值？

Question

我有一个像这样的大熊猫1D DataFrame（列：float，值：float）：

    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内的平均值。 NaN应被视为0.0。列范围不具有恒定的列数w.r.t.整个列范围（1.0 - 1.2，1.3 - 1.5，1.6 - 1.9），但列数w.r.t.变化。整个色谱柱范围1.0 - 1.3（4列），1.4 - 1.7（4列），1.8（1列）。我想得到以下DataFrame作为结果：

    1.0     1.1     1.2     1.3     1.4     1.5     1.6     1.7     1.8
0   3.00    3.00    3.00    3.00    2.75    2.75    2.75    2.75    0.00

要实现这一目标，最高效且最了解内存的实现是什么？

Answer 1

方法1-楼层划分//：

此方法假定您要groupby的列的范围相等，在这种情况下为每4列。

df.fillna(0).groupby(np.arange(df.shape[1]) // 4, axis='columns').transform('mean')

   1.0  1.1  1.2  1.3   1.4   1.5   1.6   1.7  1.8
0  3.0  3.0  3.0  3.0  2.75  2.75  2.75  2.75  0.0

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方法2-np.digitize：

在这里我们可以为bins创建列的习惯groupby：

bins = np.array([1, 1.4, 1.8])
grps = np.digitize(df.columns, bins)

df.fillna(0).groupby(grps, axis='columns').transform('mean')

   1.0  1.1  1.2  1.3   1.4   1.5   1.6   1.7  1.8
0  3.0  3.0  3.0  3.0  2.75  2.75  2.75  2.75  0.0