データフレーム内の数値をforループで処理

Question

各データフレームから列ごとに平均値を取り出し、棒グラフを作成したいです。
数が多くなってきたため、後々の事を考えforループで処理したいのですが上手くいかず教えていただきたい次第です。

names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
head = list(range(7, 23, 3)) 
footer = list(range(15, -1, -3)) 

for (names, head, footer) in zip(names, head, footer):
    locals()[names] = pd.read_excel('data.xlsx', header=head, usecols=[1,2], skipfooter=footer, names=['data1', 'data2'])
    print(locals()[names])

上のコードで、エクセルからA～Fの3行2列のデータフレームを取得します。
ここまではやりたいことが実現できています。

その後、棒グラフを作成するために各データフレームの列ごとに平均値を取りたいと考えています。
その際、データ数が少なければ以下のようにひたすら羅列していれば良かったのですが
データが多くなってしまうためforループで処理したいと考えています。

#羅列する場合
A_data1 = A['data1'].mean()
A_data2 = A['data2'].mean()
B_data1 = B['data1'].mean()
B_data2 = B['data2'].mean()
C_data1 = C['data1'].mean()
C_data2 = C['data2'].mean()
D_data1 = D['data1'].mean()
D_data2 = D['data2'].mean()
E_data1 = E['data1'].mean()
E_data2 = E['data2'].mean()
F_data1 = F['data1'].mean()
F_data2 = F['data2'].mean()

data1 = np.array([A_data1, B_data1, C_data1, D_data1, E_data1, F_data1]) 
data2 = np.array([A_data2, B_data2, C_data2, D_data2, E_data2, F_data2])

#以下グラフ作成のコード

下記のように空のリストを作って、
A～Fのデータフレームの中にあるデータの平均値をとり、それを空のリスト内に入れていけば羅列する場合と同じことができると思っているのですが、どうにも上手くいきません。
forループで回す場合にはどのように記述すれば良いのでしょうか。

すいませんが教えていただけないでしょうか。

#forループで回す場合
data1 =[]
data2 =[]

for i in names:
    d1 = locals()[i]['data1'].mean()
    data1.append(d1)
    d2 = locals()[i]['data2'].mean()
    data2.append(d2)     

#以下グラフ作成のコード

Answer 1

forループで回す場合にはどのように記述すれば良いのでしょうか。

以下はリスト内包表記を使う場合です。

names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
means = pd.concat([globals()[n].mean() for n in names], axis=1).T
data1, data2 = means['data1'].values, means['data2'].values

Comments

[makina02]

ご回答ありがとうございました。
自分なりに勉強させていただき、別の方が言っていた意味をようやく理解できました。
1つだけまだ理解できていない点があるのですが、ここでglobals()を使う理由は何でしょうか？
教えていただけないでしょうか。

[melian]

理由はリスト内包表記が独自のスコープを持っているからです。なので、locals() を使うと A や B などの変数にアクセスできなくなってしまうのです。

[makina02]

追加で調べて理解できました。
色々と回答いただきありがとうございました。

Answer 2

DataFrame.mean()で平均値のSeriesが取得できますのでこちらを使用すれば良いかと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[10,20,30], 'C':[4,5,6]})
print(df)
#	A	B	C
#0	1	10	4
#1	2	20	5
#2	3	30	6

print(df.mean())
#A     2.0
#B    20.0
#C     5.0
#dtype: float64

Comments

[makina02]

ご回答ありがとうございます。
私が理解できておらず申し訳ないのですが、
私が書いた例のようにA〜Fまでそれぞれのデータフレームがあり、
順々に平均値を出していきたい場合はどのようにこちらを適用すれば良いのでしょうか？

すいませんが教えてください。

[meg_]

> 私が書いた例のようにA〜Fまでそれぞれのデータフレームがあり、順々に平均値を出していきたい場合
列名は共通でしょうか？
上記例ですと「df.mean()['A']」で「2.0」が取得できます。
df.mean().indexで平均値のSeriesの列名一覧も取得できます。
複数データフレームへの対応はdf.mean()をリストに入れるなりしてループ処理すれば良いかと思います。

やり方は色々ありますのでループ処理でデータフレームから毎回平均値を算出する方法でも良いかとは思います。
ご自身の分かりやすい方法で実装なさってください。

[makina02]

ご回答ありがとうございました。
私の理解不足もあり、別の方に書いていただいたコードでようやく理解できました。
まだ基礎が分かっていないところが多く、改めて勉強させていただきます。