具有大量列的 Pandas 数据透视表答案

【问题标题】：Pandas pivot table with very large number of columns具有大量列的 Pandas 数据透视表
【发布时间】：2019-08-15 20:45:12
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框df，大约有 1000 行但有 500 列。这些列被命名为 Run1、Run2、...、Run500

现有索引为datetime。

dataframe中的样本数据如下：

df.ix[1:4,1:4]
                       Run1    Run2    Date
2019-04-01 01:00:00  23.0263  23.0263  2019-04-01
2019-04-01 01:00:00  19.2212  19.2212  2019-04-01
2019-04-02 01:00:00  19.3694  19.3694  2019-04-02
2019-04-02 01:00:00  19.3694  19.3694  2019-04-02

我可以尝试以下方法：

pd.pivot_table(df, index=['Date'], values=['Run1'], aggfunc=[np.mean])['mean']

但我需要以下：

import pandas as pd
import numpy as np
pd.pivot_table(df, index=['Date'], values=['Run1', 'Run2', ...., 'Run500'], aggfunc=[np.mean])['mean']

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas python-3.5

【解决方案1】：

我想这是groupby + mean

df.groupby('Date').mean()

【讨论】：