如何通过for range循环完成20次DataFrame抽样并计算各列均值

你现有逻辑已经完成了数据读取、截取最后8列的前置处理，只需要通过循环扩展抽样逻辑即可，全程不需要改动原有核心抽取规则，只需要注意修正循环内的随机种子设置（否则20次抽样会完全重复，没有实际意义）。

• 前置保留原有基础代码逻辑：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(filename)
df1 = df.iloc[:, -8:]

• 循环实现的核心逻辑：
  1. 初始化存储容器，避免无意义的内存占用
  2. 循环20次执行抽样，用循环序号作为每次的随机种子，保证抽样独立
  3. 循环结束后聚合所有结果，计算各列最终均值
• 完整可运行代码：

# 存储每次抽样的列均值结果
mean_records = []
for round_idx in range(20):
    # 每次用循环序号作为随机种子，保证抽样结果独立
    current_sample = df1.sample(10, replace=True, random_state=round_idx)
    # 记录当前样本的列均值
    mean_records.append(current_sample.mean())
# 汇总计算20次抽样的整体列均值
final_result = pd.DataFrame(mean_records).mean()

实操注意事项：

• 如果你需要留存20份抽样的原始行数据，只需要把每次的current_sample存入列表，最后拼接后计算均值即可，不需要额外修改抽取规则：

  all_samples = []
  for round_idx in range(20):
      current_sample = df1.sample(10, replace=True, random_state=round_idx)
      all_samples.append(current_sample)
  final_result = pd.concat(all_samples).mean()
  

• 不要在循环里固定使用random_state=0，否则20次循环会抽取完全相同的10行样本，整个抽样流程和单次抽样没有区别。

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