如何迭代数据帧中的列值，取平均值，并创建新的数据帧？

在云计算领域，迭代数据帧中的列值，取平均值，并创建新的数据帧可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块，例如pandas库用于数据处理和分析。
2. 读取数据帧，可以使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数。
3. 迭代数据帧的列，可以使用pandas的iteritems()函数，它返回一个包含列名和列值的元组。
4. 对于每一列，计算平均值，可以使用pandas的mean()函数。
5. 创建新的数据帧，可以使用pandas的DataFrame()函数，并将每一列的平均值添加到新的数据帧中。
6. 可以选择将新的数据帧保存到文件中，可以使用pandas的to_csv()函数或其他适用的函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 创建新的数据帧
new_df = pd.DataFrame()

# 迭代数据帧的列
for column_name, column_values in df.iteritems():
    # 计算平均值
    average = column_values.mean()
    
    # 将平均值添加到新的数据帧中
    new_df[column_name] = [average]

# 打印新的数据帧
print(new_df)

# 可选择将新的数据帧保存到文件中
new_df.to_csv('new_data.csv', index=False)

在这个示例中，我们使用pandas库来处理数据帧。通过迭代数据帧的列，我们计算每一列的平均值，并将平均值添加到新的数据帧中。最后，我们打印新的数据帧，并可选择将其保存到文件中。

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