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使用Numpy查找跨数据集的平均值,以及一些丢失的数据

我有几个(10个左右)CSV格式的数据集.数据集的每一列代表正在运行的系统的一个方面(可用RAM,CPU使用率,开放TCP连接等).每行包含某个时刻这些列的值.

在相同测试的单独运行期间捕获数据集.每个数据集中的行数不保证相同(即:某些测试的运行时间比其他测试长).

我想生成一个新的CSV文件,它表示所有数据集中给定时间偏移量和给定列的"平均"值.理想情况下,将忽略一个数据集中缺失的值.但是,如有必要,可以假定缺失值与上一个已知值相同,或者该行的已知值的平均值.

一个简化的例子:

+---------------+    +---------------+       +---------------+
|     Set 1     |    |     Set 2     |       |    Average    |
+---+-----+-----+    +---+-----+-----+       +---+-----+-----+
| t |  A  |  B  |    | t |  A  |  B  |       | t |  A  |  B  |
+---+-----+-----+    +---+-----+-----+       +---+-----+-----+
| 1 | 10  | 50  |    | 1 | 12  | 48  |       | 1 | 11  | 49  |   
| 2 | 13  | 58  |    | 2 |  7  | 60  | …
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