如何计算DataFrame所有列的平均值并添加为新行？

原代码报错的核心原因：

• df.mean是方法对象，未加括号调用，无法生成实际均值结果
• 字典语法错误，不能直接将df.mean作为键值对的值，需先计算均值再构造合法的字典/Series

正确实现方式（推荐用pd.concat，append已被Pandas弃用） #

假设你的DataFrame以user_id为索引（对应表格第一列），操作步骤如下：

import pandas as pd

# 构造对应示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 2, 3],
    'B': [0, 1, 3, 2],
    'C': [0, 0, 1, 0],
    'D': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['1', '2', '3', '4'])
df.index.name = 'user_id'

# 计算各列均值并构造均值行的DataFrame
mean_row = pd.DataFrame(df.mean()).T
mean_row.index = ['Average']
mean_row.index.name = 'user_id'

# 合并原DataFrame与均值行
df_with_avg = pd.concat([df, mean_row])

更简洁的写法（直接修改原DataFrame） #

若允许直接修改原数据，可直接给新索引赋值：

df.loc['Average'] = df.mean()

最终生成的DataFrame与你期望的格式一致：

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