计算DataFrame排除指定列组后的行均值（RowMeans）

问题描述 #

现有如下DataFrame：

Leaf1 Leaf2 Leaf3 Root1 Root2 Root3 Shoot1 Shoot2 Shoot3
1     2     3     4     5     6     2     4     5 
46    22    33    44    11    33    22    44    33
100   22    2     33    2     222   2222  2113   2827

需要计算每行的均值，但依次排除Leaf、Root、Shoot列组，生成包含Root、Shoot、Leaf三列的新DataFrame——每列对应排除对应列组后的行均值。

解决方案 #

使用Pandas可以轻松实现需求，核心思路是筛选出目标列组外的所有列，再计算每行均值：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
data = {
    'Leaf1': [1, 46, 100],
    'Leaf2': [2, 22, 22],
    'Leaf3': [3, 33, 2],
    'Root1': [4, 44, 33],
    'Root2': [5, 11, 2],
    'Root3': [6, 33, 222],
    'Shoot1': [2, 22, 2222],
    'Shoot2': [4, 44, 2113],
    'Shoot3': [5, 33, 2827]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成结果DataFrame
result = pd.DataFrame()
# 排除Leaf列组，计算Root+Shoot的行均值
result['Root'] = df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('Leaf')].mean(axis=1)
# 排除Root列组，计算Leaf+Shoot的行均值
result['Shoot'] = df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('Root')].mean(axis=1)
# 排除Shoot列组，计算Leaf+Root的行均值
result['Leaf'] = df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('Shoot')].mean(axis=1)

# 输出结果
print(result)

代码说明 #

• df.columns.str.startswith('Leaf')：判断列名是否以Leaf开头，返回布尔数组
• ~：取反操作，筛选出不以目标前缀开头的所有列
• mean(axis=1)：按行计算均值

运行结果 #

Root        Shoot       Leaf
0   4.333333    2.777778    3.500000
1  31.166667   31.555556   31.500000
2 2349.333333 1361.111111  60.166667

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