Question

我想为数据框添加一个列，其中每个唯一用户的移动平均值来自另一列（这里是棘手的部分）。

首先想到的是获取所有唯一用户的列表，并迭代所有这些用户获取数据框的子集，其中用户列与用户相同：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['user'] = [1,2,3,2,2,1,1,3,3,3,3,3,3,2,1,2,1,2,1,1]
df['value'] = [3,1,5,7,2,2,2,9,8,7,6,5,4,3,2,2,2,1,2,3]

unique_users = df['user'].unique()
df['rolled_value'] = 0

for user in unique_users:
    temp_df = df[df['user'] == user]
    temp_df['rolled_value'] = temp_df['value'].rolling(2).mean()

它不起作用，因为它不会让我更改列的值，因为它是来自df的切片的副本，但你明白了。

这将非常慢，我有10M行，这将需要永远。

我是python的新手，无法想出快速的等价物。有什么方法可以在这里使用lambda函数吗？

任何帮助都将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

如果我理解你想做什么，以下情况应该有效：

rolled_values = df.groupby('user')['value'].rolling(2).mean().reset_index()

这会返回按用户分组的DataFrame，列为＆lt; level_1＆＃39;包含旧索引和＆＃39;值＆＃39;列现在包含滚动平均值。

   user  level_1  value
0     1        0    NaN
1     1        5    2.5
2     1        6    2.0
3     1       14    2.0
4     1       16    2.0
5     1       18    2.0
6     1       19    2.5
7     2        1    NaN
8     2        3    4.0
9     2        4    4.5
(...)

现在您只需将此列添加到旧的DataFrame中：

df['rolled_values'] = rolled_values.set_index('level_1')['value']

   user  value  rolled_values
0     1      3          NaN
1     2      1          NaN
2     3      5          NaN
3     2      7          4.0
4     2      2          4.5
(...)

每个用户的数据帧移动平均值。 Python，Pandas

1 个答案: