如何在Python中创建来自不同数据帧的样本数量的平均值？

在Python中，可以使用pandas库来操作和处理数据帧（DataFrame）。如果要计算来自不同数据帧的样本数量的平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建不同的数据帧（示例）：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [9, 10, 11, 12], 'B': [13, 14, 15, 16]})

1. 合并数据帧（示例中是按行合并）：

combined_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

1. 计算样本数量的平均值：

mean_value = combined_df.mean()

最终，mean_value变量中将包含来自不同数据帧的样本数量的平均值。

需要注意的是，以上步骤仅为示例，实际应用中可以根据具体的数据帧和需求进行调整。

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