如何在Pandas中计算两个DataFrame的均值并按原列名合并？

问题场景 #

有两个DataFrame，计算各自列均值后，原列名成为结果DataFrame的索引，无法直接使用pd.merge的on参数按原列名合并。

示例数据 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'sepal_length': [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 5.4, 4.6, 5.0],
'sepal_width': [3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 3.4],
'petal_length': [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5],
'petal_width': [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2]
 })

df2 = pd.DataFrame({
'sepal_length': [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2],
'sepal_width': [3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 3.4],
'petal_length': [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5],
'petal_width': [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5]
})

均值计算代码 #

df_one=df.mean(axis=0).to_frame('Mean_One')
df_two=df2.mean(axis=0).to_frame('Mean_Two')

解决方案 #

方法1：直接使用join合并（最简方案） #

两个结果DataFrame的索引均为原列名且完全匹配，直接用join即可按索引合并：

merged_df = df_one.join(df_two)

方法2：重置索引后使用merge #

将索引转换为普通列，再通过merge的on参数指定合并列：

# 重置索引，将原列名转为名为feature的普通列
df_one_reset = df_one.reset_index().rename(columns={'index': 'feature'})
df_two_reset = df_two.reset_index().rename(columns={'index': 'feature'})

# 按feature列合并
merged_df = pd.merge(df_one_reset, df_two_reset, on='feature')

方法3：计算均值时直接保留列名为普通列 #

在计算均值的步骤中就通过reset_index将原列名转为列，后续直接合并：

# 计算均值时直接把索引转为列，指定列名
df_one = df.mean(axis=0).reset_index(name='Mean_One')
df_two = df2.mean(axis=0).reset_index(name='Mean_Two')

# 按index列合并，可重命名列名让结果更清晰
merged_df = pd.merge(df_one, df_two, on='index').rename(columns={'index': 'feature'})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Allen