请统一写下： last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() ， 计算他俩的均值，然后追加到forestdata 最后

好的，那么根据你的要求，可以将代码修改为如下形式：

# 计算最后5条记录的均值
last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean()

# 计算最后一条记录的均值
last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean()

# 计算 last_10_average 和 last_record_average 的均值
averages_mean = pd.concat([last_10_average, last_record_average]).mean()

# 创建一个 DataFrame，作为新的一行数据
new_row = pd.DataFrame([averages_mean], columns=forestdata.columns)

# 将新的一行数据添加到原始数据集的末尾
forestdata = forestdata.append(new_row, ignore_index=True)

这样就可以计算出 `last_10_average` 和 `last_record_average` 的均值，并将其作为一行数据追加到 `forestdata` 的末尾了。

相关问题

last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :] # 计算 last_10_average 和 last_record_average 的均值 averages_mean = pd.concat([last_10_average, last_record_average]).mean() ，concat之后只有一个field，不对，应该有23个dim

你说的很对，`pd.concat([last_10_average, last_record_average])`应该返回一个包含23个列的DataFrame，其中包含最后10条记录的平均值和最后一条记录的值。在这里，我们假设`forestdata`是一个23列的DataFrame，因此这个操作应该是正确的。

求 均值 last_10_average = forestdata.iloc[-５:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T 与最后一条记录的平均值 forestdata.iloc[-1,:]

你的问题是如何求最后一条记录与最后10条记录的平均值吗？如果是的话，可以这样实现：

# 求最后一条记录的平均值
last_record_average = forestdata.iloc[-1,:].mean()

# 求最后10条记录的平均值
last_10_average = forestdata.iloc[-10:,:].mean()

如果你需要将结果转换为 DataFrame 格式，可以使用 `pd.DataFrame`：

last_record_average_df = pd.DataFrame(last_record_average).T
last_10_average_df = pd.DataFrame(last_10_average).T

希望这个回答能够帮到你！