我有一个具有重复列名的数据框，该列名说明了重复测量。
df = pd.DataFrame({'A': randn(5), 'B': randn(5)})
df2 = pd.DataFrame({'A': randn(5), 'B': randn(5)})
df3 = pd.concat([df,df2], axis=1)
df3
A B A B
0 -0.875884 -0.298203 0.877414 1.282025
1 1.605602 -0.127038 -0.286237 0.572269
2 1.349540 -0.067487 0.126440 1.063988
3 -0.142809 1.282968 0.941925 -1.593592
4 -0.630353 1.888605 -1.176436 -1.623352
我想采用列A和B的均值，使数据帧缩小到
A B
0 0.000765 0.491911
1 0.659682 0.222616
2 0.737990 0.498251
3 0.399558 -0.155312
4 -0.903395 0.132627
如果我做典型的
df3['A'].mean(axis=1)
我得到一个Series（没有列名），然后应该使用每个col组的平均值构建一个新的数据框。同样，.groupby（）方法显然不允许您按列名进行分组，而是给列赋值并对索引进行排序。有什么花哨的方法可以做到这一点吗？
附带问题：为什么
df = pd.DataFrame({'A': randn(5), 'B': randn(5), 'A': randn(5), 'B': randn(5)})
不会生成4列数据帧，但合并同名cols？
您可以使用level关键字（在这种情况下，仅将列用作索引的第一级（0级））：
In [11]: df3
Out[11]:
A B A B
0 -0.367326 -0.422332 2.379907 1.502237
1 -1.060848 0.083976 0.619213 -0.303383
2 0.805418 -0.109793 0.257343 0.186462
3 2.419282 -0.452402 0.702167 0.216165
4 -0.464248 -0.980507 0.823302 0.900429
In [12]: df3.mean(axis=1, level=0)
Out[12]:
A B
0 1.006291 0.539952
1 -0.220818 -0.109704
2 0.531380 0.038334
3 1.560725 -0.118118
4 0.179527 -0.040039
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