如何计算多指标熊猫数据框中的平均值和SEM？

我有一个大熊猫数据帧具有三重多指数的一些数据：如何计算多指标熊猫数据框中的平均值和SEM？

Antibody  Time Repeats   
Customer_Col1A2 0 1  0.657532 
        2  0.639933 
        3  0.975302 
       5 1  0.628196 
        2  0.663301 
        3  0.921025 
       10 1  0.665601 
        2  0.785324 
        3  0.697913

我的问题是，什么是计算平均值的平均值和（样品）标准误差为这个数据的最佳方式（由时间点分组因此，对于0时间点的答案将是(0.657532+0.639933+0.975302)/3=0.757589对于普通和0.188750216为SD输出会是这个样子：？

Antibody  Time Average  sample SD 
Customer_Col1A2 0 0.757589 0.188750216 
       5 ....  .... 
       10 ....  ....

在此先感谢

来源

2016-11-20 CiaranWelsh

您可以将通过多指标的通过指定level参数的水平，并使用DataFrame.mean()计算平均值和SD和DataFrame.std()方法相应：

df1.groupby(level=[0,1]).agg({'avg': 'mean', 'sd': 'std'})

来源

2016-11-20 13:06:22 Psidom

为我节省了大量的时间，谢谢！ – CiaranWelsh

如何计算多指标熊猫数据框中的平均值和SEM？

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