Question

我是Pandas的新手，我正在尝试根据应用于现有列的条件来学习列创建。我正在处理蜂窝数据，这就是我的源数据的样子（右边的2列是空的）：

DEVICE_ID |   MONTH   | TYPE    | DAY    | COUNT  | LAST_MONTH| SEASONAL_AVG
8129      | 201601    | VOICE   | 1      | 8      |           |      
8129      | 201502    | VOICE   | 1      | 5      |           |        
8129      | 201501    | VOICE   | 1      | 2      |           |        
8321      | 201403    | DATA    | 3      | 1      |           |            
2908      | 201302    | TEXT    | 5      | 4      |           |            
8129      | 201406    | VOICE   | 2      | 3      |           |            
8129      | 201306    | VOICE   | 2      | 7      |           |            
3096      | 201501    | DATA    | 5      | 6      |           |            
8129      | 201301    | VOICE   | 1      | 2      |           |

我使用这些数据创建了一个数据框，并将其命名为df。

df = pd.DataFrame({'DEVICE_ID'  : [8129, 8129,8129,8321,2908,8129,8129,3096,8129], 
                   'MONTH'      : [201601,201502,201501,201403,201302,201406,201306,201501,201301],
                   'TYPE'       : ['VOICE','VOICE','VOICE','DATA','TEXT','VOICE','VOICE','DATA','VOICE'],
                   'DAY'        : [1,1,1,3,5,2,2,5,1],
                   'COUNT'      : [8,5,2,1,4,3,7,6,2]
                   })

我正在尝试为df创建两个额外的列：'LAST_MONTH'和'SEASONAL_AVG'。这两列的逻辑：

LAST_MONTH：对应的DEVICE_ID＆amp; TYPE＆amp; DAY组合返回上个月的COUNT。例如：对于第1行（DEVICE_ID：8129，TYPE：VOICE，DAY：1，MONTH 201502），LAST_MONTH将是第2行的COUNT（DEVICE_ID：8129，TYPE：VOICE，DAY：1，MONTH 201501.如果没有记录对于上个月，LAST_MONTH将为零。
SEASONAL_AVG：对应的DEVICE_ID＆amp; TYPE＆amp; DAY组合返回前几年相应月份的平均值（数据从201301开始）。例如：行0的SEASONAL_AVG =第2行和第8行的COUNT的平均值。从过去开始，相应月份将始终至少有一条记录。不需要适用于所有TYPE和DAY组合，但至少有一些可能的组合将出现在所有DEVICE_ID中。

非常感谢您的帮助！谢谢！

EDIT1：

def last_month(record):

    year  = int(str(record['MONTH'])[:4])
    month = int(str(record['MONTH'])[-2:])

    if month in (2,3,4,5,6,7,8,9,10):
        x = str(0)+str(month-1)
        y = int(str(year)+str(x))
        last_month = int(y)
    elif month == 1:
        last_month = int(str(year-1)+str(12))
    else:
        last_month = int(str(year)+str(month-1))

    day = record['DAY']
    cellular_type = record['TYPE']
    #return record['COUNT']
    return record['COUNT'][(record['MONTH'] == last_month) & (record['DAY'] == day) & (record['TYPE'] == cellular_type)]

df['last_month'] = df.apply (lambda record: last_month(record),axis=1)

pandas - 根据现有列/条件平均值

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