Интерполяция кадра данных с x столбцами в <x столбцов

Question

Я пытаюсь уменьшить кадр данных размером 6 столбцов x 2 строки, например, в кадр данных размером 3 столбца x 2 строки, основываясь на предварительно рассчитанных ячейках.

У меня есть фрейм данных, например, такой:

df =
   0  1  2  3  4  5  6 etc
0  3  4  5  2  4  1  2 etc
1  5  1  3  5  2  2  3 etc

и список списков, который выглядит следующим образом:

dir = [[0,1,2],[3,4],[5,6]]

Этот список списков представляет заголовки столбцов.

Я хочу перебрать строки в моем фрейме данных и интерполировать новые значения в зависимости от длины каждого списка. В основном просто берите среднее значение, основанное на заголовках столбцов. Например, список [0,1,2] содержит 3,4,5 значений, поэтому новое значение должно быть (3 + 4 + 5) / 3 = 4.

Новый фрейм данных должен выглядеть следующим образом:

df1 =
    0   1   2
0   4   3   1.5  
1   3   3.5 2.5

Answer 1

Создать вспомогательный словарь, rename столбцы и использовать mean для агрегирования по именам новых столбцов:

L = [[0,1,2],[3,4],[5,6]]
d = {k: i for i, x in enumerate(L) for k in x}
print (d)
{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 2, 6: 2}

df = df.rename(columns=d).mean(axis=1, level=0)
print (df)
     0    1    2
0  4.0  3.0  1.5
1  3.0  3.5  2.5

Сведения :

print (df.rename(columns=d))
   0  0  0  1  1  2  2
0  3  4  5  2  4  1  2
1  5  1  3  5  2  2  3