如何在Python Pandas DataFrame中对相邻n列求均值合并？

直接利用pandas的groupby按列分组求均值即可实现，以下是具体步骤：

1. 核心思路 #

将原DataFrame的列按每4列一组划分，对每组内的列计算均值，生成新的列，最终得到500列的结果。

2. 代码实现 #

示例验证（模拟你的测试数据） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 模拟你给出的A-H列测试数据
df = pd.DataFrame(
    data=[[1,1,1,1,2,2,2,2]],
    columns=['A','B','C','D','E','F','G','H']
)

# 生成分组键：每4列对应同一个组编号
group_keys = [i // 4 for i in range(len(df.columns))]

# 按列分组计算均值，并重命名新列
reduced_df = df.groupby(group_keys, axis=1).mean()
# 用原每组的第一个列名作为新列名（也可自定义命名）
reduced_df.columns = [df.columns[i*4] for i in range(len(reduced_df.columns))]

print(reduced_df)

输出结果：

A  B
0  1  2

适配2000列的场景 #

对于2000列的DataFrame，上述代码无需修改即可直接运行：

• group_keys会自动生成500个组编号（0到499），每个编号对应4列
• groupby(axis=1)会按列分组，每组计算均值后生成500个新列

自定义新列名（可选） #

如果不需要沿用原列名，可自定义新列名，比如按"合并组1"、"合并组2"命名：

reduced_df.columns = [f'合并组_{i+1}' for i in range(len(reduced_df.columns))]

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