求 last_10_average 与 last_record_average 之间的均值

如果你想要求 `last_10_average` 和 `last_record_average` 之间的均值，可以将它们放在一个 Series 中，然后调用 `mean` 方法即可，代码如下：

# 将 last_10_average 和 last_record_average 放在一个 Series 中
averages = pd.concat([last_10_average, last_record_average])

# 求均值
averages_mean = averages.mean()

这样你就可以得到 `last_10_average` 和 `last_record_average` 之间的均值了，存储在 `averages_mean` 变量中。

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求 last_10_average 与 last_record_average 相加后的均值，保持 23个filed不变，应该怎样写

要求`last_10_average`和`last_record_average`相加后的均值，保持23个field不变，可以使用`pd.concat`函数将它们合并成一个DataFrame，然后计算每一列的均值。具体来说，可以按照以下方式实现：

# 计算最后一条记录的均值
last_10_average = forestdata.iloc[-10:, :].mean()

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

# 将两条记录合并成一个DataFrame
merged = pd.concat([last_10_average, last_record_average], axis=1)

# 计算每一列的均值
averages_mean = merged.mean(axis=1)

# 将结果转换为一个DataFrame，保持23个field不变
result = pd.DataFrame(averages_mean.values.reshape(1, -1), columns=merged.columns)

这里的`pd.concat`函数的`axis`参数是1，表示按列合并。然后我们使用`mean`函数计算每一列的均值，并将结果转换为一个DataFrame，保持23个field不变。

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。