比较对应于 2 个不同日期的值的平均值？

Question

我有一个 table 这样的：

Date          Student    Average(for that date)
17 Jan 2020   Alex          40  
18 Jan 2020   Alex          50
19 Jan 2020   Alex          80
20 Jan 2020   Alex          70
17 Jan 2020   Jeff          10
18 Jan 2020   Jeff          50
19 Jan 2020   Jeff          80
20 Jan 2020   Jeff          60

我想为最高价和最低价添加一列。该列的逻辑应该是，只要学生今天日期的平均分数大于前几天分数 < 90% 的值，它就很高。就像我的比较看起来像这样：

avg(score)(for current date) < ( avg(score)(for previous day) - (90% * avg(score)(for previous day) /100)

我不知道如何将日期部分合并到我的 formula.That 中，它将当天的平均值与前一天的平均值进行比较。

我正在与 Pandas 合作，所以我想知道是否有办法将其合并。

Answer 1

IIUC,

df['Previous Day'] = df.sort_values('Date').groupby('Student')['Average'].shift()*.90

df['Indicator'] = np.where(df['Average']>df['Previous Day'],'High','Low')

df

输出：

        Date Student  Average  Previous Day Indicator
0 2020-01-17    Alex       40           NaN       Low
1 2020-01-18    Alex       50          36.0      High
2 2020-01-19    Alex       80          45.0      High
3 2020-01-20    Alex       70          72.0       Low
4 2020-01-17    Jeff       10           NaN       Low
5 2020-01-18    Jeff       50           9.0      High
6 2020-01-19    Jeff       80          45.0      High
7 2020-01-20    Jeff       60          72.0       Low

比较对应于 2 个不同日期的值的平均值？

Compare averages of a values corresponding to 2 different dates?

python

average

date

pandas

data-science