Python Pandas如何计算单列中奇数行与偶数行的平均值

首先需要明确行号的对应逻辑：你提到的第1、3、5…行是日常自然计数的顺序，对应Pandas默认0起始索引的偶数位置（0、2、4…）；第2、4、6…行对应索引的奇数位置（1、3、5…）。

最简单的实现方式是用iloc步长切片直接筛选目标行，再调用mean()计算平均值：

# 第1、3、5…奇数行（对应索引0、2、4…）的Pressure列平均值
odd_row_avg = df['Pressure'].iloc[::2].mean()

# 第2、4、6…偶数行（对应索引1、3、5…）的Pressure列平均值
even_row_avg = df['Pressure'].iloc[1::2].mean()

切片规则说明：

• iloc[::2] 表示从索引0开始，每隔2个位置取一个值，刚好匹配你需要的奇数行数据
• iloc[1::2] 表示从索引1开始，每隔2个位置取一个值，刚好匹配你需要的偶数行数据

如果你的DataFrame索引不是默认的连续整数，也可以用索引模2的方式实现，逻辑更直观：

odd_row_avg = df.loc[df.index % 2 == 0, 'Pressure'].mean()
even_row_avg = df.loc[df.index % 2 == 1, 'Pressure'].mean()

两种方式都可以直接得到结果，其中iloc切片的性能更好，更适合处理大数据量的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SeanK22