Python pandasで5行飛ばしずつで平均値を算出するやり方

Question

pythonのpandasで以下のようなdataframeがあるとき、a列、b列それぞれについて
「5行飛ばしずつの平均値」を算出したいです。

「5行飛ばしずつの平均値」というのは(カッコ内値はa列を例にした時です）、
0番目(56)+5番目(61)+10番目(66)+.....+25番目(78)の平均値、
1番目+6番目+11番目+.....+26番目の平均値、
2番目+7番目+12番目+.....+27番目の平均値、
3番目+8番目+13番目+.....+28番目の平均値、
4番目+9番目+14番目+.....+29番目の平均値
という意味です。

a	b

0 56 61
1 67 72
2 78 83
3 90 95
4 60 65
5 61 66
6 80 85
7 98 88
8 67 72
9 78 83
10 66 71
11 56 61
12 79 84
13 98 34
14 92 97
15 63 68
16 84 89
17 52 57
18 55 60
19 67 72
20 89 94
21 90 95
22 75 80
23 63 68
24 56 61
25 78 83
26 91 96
27 54 59
28 23 28
29 87 92

0~5番目の平均値のような場合はgroubyを使用すればできると思うのですが、
このように値が飛ぶ場合はどのようにやればいいのかわかりません。

どなたかご教授いただけますでしょうか。
宜しくお願い致します。

Answer 1

解決済みですが参考として書いておきます。

0~5番目の平均値のような場合はgroubyを使用すればできると思うのですが、
このように値が飛ぶ場合はどのようにやればいいのかわかりません。

こういうときはインデックスを5で割った余りをキーにします。（もちろんインデックスが整数連番ではない場合はrange()等を使う）

In [11]: df.groupby(df.index % 5).mean()
Out[11]:
           a          b
0  68.833333  73.833333  # ←0番目+5番目+10番目+.....+25番目の平均値
1  78.000000  83.000000  # ←1番目+6番目+11番目+.....+26番目の平均値
2  72.666667  75.166667  # ←2番目+7番目+12番目+.....+27番目の平均値
3  66.000000  59.500000  # ←3番目+8番目+13番目+.....+28番目の平均値
4  73.333333  78.333333  # ←4番目+9番目+14番目+.....+29番目の平均値

ただ、もしNumPyの操作に慣れているならば、ndarrayに変換して計算するのが処理速度の観点からいうと最良です。

In [12]: pd.DataFrame(df.to_numpy().reshape(-1, 5, 2).mean(0), columns=df.columns)
Out[12]:
           a          b
0  68.833333  73.833333
1  78.000000  83.000000
2  72.666667  75.166667
3  66.000000  59.500000
4  73.333333  78.333333

Comments

[Moriya]

ご回答ありがとうございます！groupbyでインデックスを使用するやり方は知らなかったため参考になりました。また、numpy変換によるやり方についてもご教授いただきありがとうございます。

Answer 2

以下のような感じでしょうか。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """i a    b
0    56    61
1    67    72
2    78    83
3    90    95
4    60    65
5    61    66
6    80    85
7    98    88
8    67    72
9    78    83
10    66    71
11    56    61
12    79    84
13    98    34
14    92    97
15    63    68
16    84    89
17    52    57
18    55    60
19    67    72
20    89    94
21    90    95
22    75    80
23    63    68
24    56    61
25    78    83
26    91    96
27    54    59
28    23    28
29    87    92"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), delimiter='\s+', usecols=['a','b'])

for i in range(5):
    ids = [idx for idx in range(i, len(df.index),5)]
    print(i)
    print(ids)
    print(df.iloc[ids].mean())

Comments

[Moriya]

早速のご回答ありがとうございます。こんなにスマートに書くことができるんですね。for文を使うのかな思っていたのですが、上手くコードが書けませんでした。
また、ilocはリストを渡すこともできるのですね。
大変勉強になりました。ありがとうございます。