我需要的因变量和自变量分别是由多列里克特量表数据求出的均值，因此我需要的是可以满足这些要求的多列里克特量表数据。

在处理多列里克特量表（Likert scale）数据时，你需要对每一列的数据进行计算，得到每列的均值。这种情况下，自变量通常是你所感兴趣的测量指标或特征，它们是独立于因变量的变量，而因变量则是你希望通过这些自变量的变化来预测的结果，通常是基于多列里克特量表得分的总体倾向或态度等。

对于这样的需求，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**：首先，确保数据已经被正确加载并清洗，包括去除缺失值、异常值和不一致的数据。

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('your_data.csv') # 假设数据保存在CSV文件中

# 检查并处理缺失值
df = df.dropna() or fill_missing_values(df, 'method_to_fill') # 使用适当的方法填充缺失值

2. **计算均值**：使用`pandas`的`mean()`函数按列计算均值。这里假设你的数据框名为`df`，并且自变量列名保存在一个列表`variable_columns`中，因变量列名为`dependent_variable_column`。

mean_df = df[variable_columns].mean()
mean_value = mean_df['dependent_variable_column']

3. **结果存储**：如果你想把每个自变量对应的因变量均值分开存储，可以创建一个新的DataFrame，否则可以直接使用单个值。

result_df = pd.DataFrame({'Variable Mean': mean_df.values.tolist(), 
                          'Dependent Variable Mean': [mean_value] * len(mean_df)})

如果你需要的是更复杂的数据分析，比如回归分析或其他统计模型，可能还需要对数据进行标准化或其他预处理步骤。记住，始终要根据你的具体研究目的和里克特量表的具体设计来调整这些步骤。