多个同结构pandas DataFrame按ID计算均值与标准差的实现方法

核心思路 #

将所有结构一致的DataFrame合并为总表后统一处理，无需循环操作单个DataFrame，代码简洁效率高。

代码实现 #

import pandas as pd

# 1. 把所有待处理的DataFrame放入列表，后续新增df直接追加到列表即可
dfs = [df1, df2, df3]

# 2. 合并、过滤、分组聚合一次性完成
result = pd.concat(dfs, axis=0) \
            .query("ID != 'D'") \
            .groupby('ID')['Amount'] \
            .agg(avg='mean', std='std')

如果需要ID作为普通列而非索引，可以在最后加上.reset_index()。

结果验证 #

针对你给出的示例数据，运行后输出的result完全符合预期格式：

avg       std
ID
A   5.000000  3.605551
B   1.000000  1.000000
C   2.000000  1.000000

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LdM