Pandas Average If in Python : 将 groupby 均值与条件语句相结合

Question

我浏览了论坛，似乎无法解决这个问题。我有以下数据。我假设答案在于 "groupby" 函数，但我似乎无法解决。

Date     Hour    Value   3DAverage
1/1       1       57      53.33
1/1       2       43      42.33
1/1       3       44      45.33
1/2       1       51      ...
1/2       2       40      ...
1/2       3       42      ...
1/3       1       56      ...
1/3       2       42
1/3       3       48
1/4       1       53
1/4       2       45
1/4       3       46
1/5       1       56
1/5       2       46
1/5       3       48
1/5       4       64 *       
1/6       1       50
1/6       2       41
1/6       3       42
1/7       1       57
1/7       2       43
1/7       3       45
1/8       1       58
1/8       2       49
1/8       3       41
1/9       1       53
1/9       2       46
1/9       3       47
1/10      1       58
1/10      2       49
1/10      3       40

我想做的是添加“3DAverage”列。我希望此列为 PRIOR 3 对应的小时值生成 "Value" 列的平均值。 我想为整个系列填写此栏。例如，值 53.33 是 1 小时 1/2、1/3 和 1/4 的平均值。我希望这继续向下使用每个 "HourValue" 的前 3 个值。

此外，请注意有 1/5 小时 4 等实例。并非所有日期都具有相同的小时数，因此我正在寻找存在这些小时的日期的最后 3 小时值。

我希望这是有道理的。非常感谢您的帮助！

Answer 1

您可以 groupby 在日期列上执行以下操作：

df['3DAverage'] = df['Hour'].map(df.groupby('Hour').apply(lambda x: x.loc[x['Date'].isin(['1/2','1/3','1/4']),'Value'].mean()))

df.head(6)

   Date   Hour Value 3DAverage
0   1/1     1   57   53.333333
1   1/1     2   43   42.333333
2   1/1     3   44   45.333333
3   1/2     1   51   53.333333
4   1/2     2   40   42.333333
5   1/2     3   42   45.333333

Answer 2

你可以试试滚动均值

df['3D Average'] = df.iloc[::-1].groupby('Hour').Value.rolling(window = 3).mean()\
.shift().sort_index(level = 1).values

Pandas Average If in Python : 将 groupby 均值与条件语句相结合

Pandas Average If in Python : Combining groupby mean with conditional statement

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