一个dataframe里有16列温度数据，将每一行中这16列电压的平均值存储到新的一列‘mbv_min’中

您好，感谢您使用ChitGPT进行对话。对于您提出的问题，可以采用以下代码实现：

import pandas as pd

# 假设您的数据存储在df变量中
df['mbv_min'] = df.mean(axis=1)

其中，`df.mean(axis=1)`表示对每一行数据进行平均值计算，`df['mbv_min']`则表示将平均值存储到名为`mbv_min`的新列中。

希望以上代码可以帮助您解决问题。如果您有其他的问题，可以随时向我提出。

相关问题

一个dataframe里有16列电压数据，将每一行中这16列电压的最小值存储到新的一列‘mbv_min’中

可以使用 Pandas 库中的 apply 方法进行操作，代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据存储在df中，包括16列电压数据
df['mbv_min'] = df.apply(lambda row: row.min(), axis=1)

上述代码使用 apply 方法，对于每一行数据，都调用了 `row.min()` 方法，求出最小值并存储到新列 mbv_min 中。需要注意的是，`axis=1` 参数表示对于每一行数据进行操作（默认为`axis=0`，表示对于每一列进行操作）。

遍历每一列，计算DataFrame每一列的平均值，然后将结果存储到一个新的DataFrame中

没问题，可以回答。对于这个问题，可以使用 pandas 库中的 mean() 函数来计算每一列的平均值，然后通过 DataFrame 构造方法将计算结果存储到一个新的 DataFrame 中，代码示例如下：

import pandas as pd

# 假设原始的 DataFrame 是 df
# 计算每一列的平均值
mean_values = df.mean()

# 将计算结果存储到一个新的 DataFrame 中
result_df = pd.DataFrame({'mean': mean_values})

这样，result_df 就是计算出的每一列的平均值，其中每一行的名字和原 DataFrame 的每一列名字一一对应。