使用Pandas筛选指定年份列并添加年份均值列的实现方法

没问题，我来帮你搞定这个Pandas操作！咱们一步步来实现需求：

1. 先还原原始DataFrame #

首先用代码把你给出的DataFrame构建出来：

import pandas as pd

data = {
    'variable': ['X', 'Y'],
    '2000-1': [4, 6],
    '2000-2': [5, 8],
    '2000-3': [6, 10],
    '2001-1': [7, 9],
    '2001-2': [8, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame：")
print(df)

2. 筛选目标列并添加年度平均值 #

接下来我们筛选出包含"2000"和"2001"的列，同时新增列存储每行对应年度的平均值：

# 筛选列名包含"2000"的所有列
cols_2000 = df.columns[df.columns.str.contains('2000')]
# 筛选列名包含"2001"的所有列
cols_2001 = df.columns[df.columns.str.contains('2001')]

# 添加2000年度平均值列：按行计算对应列的均值
df['2000_avg'] = df[cols_2000].mean(axis=1)
# 添加2001年度平均值列：同理按行计算
df['2001_avg'] = df[cols_2001].mean(axis=1)

# 查看最终处理结果
print("\n处理后的DataFrame：")
print(df)

关键说明 #

• str.contains()方法能灵活匹配列名中的指定字符串，哪怕后续年份列数量增加，这个逻辑依然通用
• axis=1参数指定按行计算平均值，也就是每个变量（X、Y）各自的年度均值，而不是整列的全局均值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者confusedpanda