Обработка данных. Усреднение графиков

# импорт библиотек
import numpy as np
import pandas as pd
# Рисовать графики сразу же
import os.path
import glob
 
 
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go
 
init_notebook_mode(connected=True)
 
#Фильтруем список 
files=glob.glob('./*.sc')
 
%%time
grafik=[]
index=0
N = len(files)
for file_name in files:
    print("Calculate: "+str(file_name))
    data=pd.read_csv(file_name, sep="\s+")
    data.columns = ['x', 'y']
    a=np.zeros(data.shape[0])
    b=np.zeros(data.shape[0])
 
    for i in range(data.shape[0]):
    
        a[i]=data["x"][i] 
        b[i]=data["y"][i]
        
    liniy = go.Scatter(x = a,y = b, mode = 'lines', name = u'График:'+str(index))
    grafik.append(liniy)
    index=index+1
 
 
layout = go.Layout(
    title='Проба',
) 
 
fig = go.Figure(data = grafik, layout = layout)
iplot(fig)

# Функция mean() вычисляет среднее арифметическое значений элементов массива. 
mean_a=np.mean(a)
mean_b=np.mean(b)
 
c=a/mean_a
d=b/mean_b
 
%%time
grafik=[]
index=0
 
for i in range(data.shape[0]):
    
    c[i]=data["x"][i] 
    d[i]=data["y"][i]
        
liniy = go.Scatter(x = a,y = b, mode = 'lines', name = u'График:'+str(index))
grafik.append(liniy)
index=index+1
 
layout = go.Layout(
    title='Проба',
) 
 
fig = go.Figure(data = grafik, layout = layout)
iplot(fig)