我已经浏览了论坛,似乎无法解决这个问题。我有以下数据。我假设答案在于" groupby"功能,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
我要做的是添加" 3DAverage"柱。我希望这个专栏能够产生" Value"的平均值。 PRIOR 3对应小时值的列。 我想在整个系列中填写此列。例如,值53.33是1/2,1/3和1/4上小时1的值的平均值。我希望这只使用每个" HourValue"的前3个值继续向下。
此外,请注意有1/5小时等实例4.并非所有日期都具有相同的小时数,因此我正在寻找这些小时数存在的日期的最后3小时值。
我希望这是有道理的。非常感谢您的帮助!
答案 0 :(得分:2)
您可以尝试滚动平均值
df['3D Average'] = df.iloc[::-1].groupby('Hour').Value.rolling(window = 3).mean()\
.shift().sort_index(level = 1).values
答案 1 :(得分:1)
您可以在日期列上groupby
并执行以下操作:
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