绘制两个不同数据帧中变量的平均值，并将其绘制在同一图形中

可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

创建两个不同的数据帧（DataFrame）并填充数据：

df1 = pd.DataFrame({'Variable': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'Variable': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': [15, 25, 35, 45, 55]})

计算两个数据帧中变量的平均值：

mean1 = df1['Value'].mean()
mean2 = df2['Value'].mean()

绘制图形：

plt.plot(df1['Variable'], df1['Value'], label='DataFrame 1')
plt.plot(df2['Variable'], df2['Value'], label='DataFrame 2')
plt.axhline(mean1, color='r', linestyle='--', label='Mean 1')
plt.axhline(mean2, color='g', linestyle='--', label='Mean 2')
plt.xlabel('Variable')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Average Values of Variables')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了两个数据帧df1和df2，每个数据帧包含了一个变量（Variable）和对应的值（Value）。然后，我们计算了每个数据帧中值的平均值mean1和mean2。最后，我们使用matplotlib库绘制了两个数据帧的变量值，并在图形中添加了平均值的水平线。

这个例子展示了如何绘制两个不同数据帧中变量的平均值，并将其绘制在同一图形中。对于更复杂的数据分析和可视化需求，可以使用更多的库和技术来实现。