两个独立数据框列表中所有元素的平均值和标准差

Posted 2023-03-24

【中文标题】两个独立数据框列表中所有元素的平均值和标准差

【英文标题】：Mean and standard deviation of all the elements in two independent lists of dataframes

【发布时间】：2021-04-05 10:04:55

【问题描述】：

我有两个列表，每个列表都有两个数据框。例如，lst1 = [df11, df12] 和 lst2 = [df21, df22]。我想计算两个列表 lst1 和 lst2 的相应元素的均值和标准差。那是lst3 = [mean(df11, df21), mean(df12, df22)] 和lst4 = [std(df11, df21), std(df12, df22)]。

下面给出对应的数据框，

df11 = pd.DataFrame(np.array([[99,85,93], [89,97,94], [80,95,89]]), index=["A", "B", "C"], columns = ["Sensetivity", "specificity", "Accuracy"])  
df21 = pd.DataFrame(np.array([[85,99,50], [97,89,75], [95,80,60]]), index=["A", "B", "C"], columns = ["Sensetivity", "specificity", "Accuracy"])
df12 = pd.DataFrame(np.array([[99,85,93], [89,97,94], [80,95,89]]), index=["A", "B", "C"], columns = ["Sensetivity", "specificity", "Accuracy"])  
df22 = pd.DataFrame(np.array([[85,99,50], [97,89,75], [95,80,60]]), index=["A", "B", "C"], columns = ["Sensetivity", "specificity", "Accuracy"])

另外，lst1 = [df11, df12] 和 lst2 = [df21, df22]。

有没有办法在 python 中以简单的方式做到这一点？

编辑：假设m1 = mean(df11, df21) 和m2 = mean(df12, df22)，那么

m1 = 和 m2 =

另外，如果s1 = std(df11, df21) 和s2 = std(df12, df22)，那么

s1 = 和 s2 =

【问题讨论】：

不清楚你想要什么。请问mean(df11, df21) 是什么意思？ std(df11, df21) 相同。理想情况下，请提供您想要的示例输出

mean(df11, df21) 表示df11 和df21 两个数据帧中对应元素的平均值。同样，std(df11, df21) 表示df11 和df21 两个数据帧中对应元素的标准差。结果输出矩阵如上图所示。

现在明白了，看看我自己的解决方案的替代方案

【参考方案1】：

我已经得到了这个问题的答案。

根据给定的信息，

列表数量，NumberOfLists = 2 每个列表的数据帧数，NumberOfDfPerList = 2

for i in range(NumberOfDfPerList):       
    listofDf        = [listOfDf[k][i] for k in range(NumberOfLists)]
    stats           = pd.concat(listofDf).groupby(level=0).agg(['mean','std']).swaplevel(0,1,axis=1).round(2).astype(str)           
    result          = stats['mean'] + '±' + stats['std']
    result_arr.append(result)

【参考方案2】：

我注意到你自己得到了答案，这很好

这是一个可能的替代方案

想法是使用内部 numpy 表示并使用 numpy 连接/均值计算

平均数：

import numpy as np
[pd.DataFrame(np.array([p1.values, p2.values]).mean(axis=0), columns = df11.columns, index = df11.index) for (p1,p2) in zip(lst1,lst2)]

产生一个包含两个 dfs 的列表：

[   Sensetivity  specificity  Accuracy
 A         92.0         92.0      71.5
 B         93.0         93.0      84.5
 C         87.5         87.5      74.5,
    Sensetivity  specificity  Accuracy
 A         92.0         92.0      71.5
 B         93.0         93.0      84.5
 C         87.5         87.5      74.5]

std 类似，将上面命令中的mean 替换为std。适用于任何长度的数组