如何計算多指標熊貓數據框中的平均值和SEM？

我有一個大熊貓數據幀具有三重多指數的一些數據：如何計算多指標熊貓數據框中的平均值和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

我的問題是，什麼是計算平均值的平均值和（樣品）標準誤差爲這個數據的最佳方式（由時間點分組因此，對於0時間點的答案將是(0.657532+0.639933+0.975302)/3=0.757589對於普通和0.188750216爲SD輸出會是這個樣子：？

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

在此先感謝

來源

2016-11-20 CiaranWelsh

您可以將通過多指標的通過指定level參數的水平，並使用DataFrame.mean()計算平均值和SD和DataFrame.std()方法相應：

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

來源

2016-11-20 13:06:22 Psidom

爲我節省了大量的時間，謝謝！ – CiaranWelsh

如何計算多指標熊貓數據框中的平均值和SEM？

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