在DataFrame的行和列n之间迭代以计算平均值

，可以通过使用pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在Python脚本中首先导入pandas库，这样我们就能够使用它提供的数据结构和函数。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame对象：使用pandas库的DataFrame函数创建一个DataFrame对象，该对象可以存储和处理二维表格数据。

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

1. 迭代行和列：通过使用DataFrame对象的iterrows和iteritems函数，可以迭代行和列。

• 迭代行：使用iterrows函数迭代DataFrame的行，并利用索引访问每一行的数据。

for index, row in df.iterrows():
    # 访问行数据
    print(row)
    # 在此处计算行的平均值

• 迭代列：使用iteritems函数迭代DataFrame的列，并利用列名访问每一列的数据。

for column, series in df.iteritems():
    # 访问列数据
    print(series)
    # 在此处计算列的平均值

1. 计算平均值：在上述迭代的每个位置，通过调用pandas库的mean函数可以计算行或列的平均值。

# 计算行的平均值
row_mean = row.mean()

# 计算列的平均值
column_mean = series.mean()

综上所述，以上是使用pandas库在DataFrame的行和列n之间迭代以计算平均值的步骤。

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