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问如何使用pandas计算时间序列的扩展平均值？
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Stack Overflow用户

提问于 2013-10-27 11:41:42

回答 1查看 559关注 0票数 2

如何在下面的pandas DataFrame中创建一列，其中新列是每个'Mod_ID_x‘的'val’的扩展平均值/中值。假设这是时间序列数据，“ID”1-2在第1天，“ID”3-4在第2天。

我已经尝试了所有我能想到的方法，但似乎就是做不对。

left4 = pd.DataFrame({'ID': [1,2,3,4],'val': [10000, 25000, 20000, 40000],
'Mod_ID': [15, 35, 15, 42],'car': ['ford','honda', 'ford', 'lexus']})    


right4 = pd.DataFrame({'ID': [3,1,2,4],'color': ['red', 'green', 'blue', 'grey'], 'wheel': ['4wheel','4wheel', '2wheel', '2wheel'], 
                      'Mod_ID': [15, 15, 35, 42]})

df1 = pd.merge(left4, right4, on='ID').drop('Mod_ID_y', axis=1)

python-2.7

pandas

dataframe

time-series

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2013-10-27 15:57:54

很难在你的DataFrame上进行正确的测试，但是你可以使用这样的东西：

>>> df1["exp_mean"] = df1[["Mod_ID_x","val"]].groupby("Mod_ID_x").transform(pd.expanding_mean)
>>> df1
   ID  Mod_ID_x    car    val  color   wheel  exp_mean
0   1        15   ford  10000  green  4wheel     10000
1   2        35  honda  25000   blue  2wheel     25000
2   3        15   ford  20000    red  4wheel     15000
3   4        42  lexus  40000   grey  2wheel     40000

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/19614379

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