Question

例如：

data = {'Platoon': ['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','C','C','C','C','C'],
        'Date' : [1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5],
       'Casualties': [1,4,5,7,5,5,6,1,4,5,6,7,4,6,4,6]}
df = pd.DataFrame(data)

这可以计算滚动平均值，包括当前行：

df['avg'] = df.groupby(['Platoon'])['Casualties'].transform(lambda x: x.rolling(2, 1).mean())

哪个给：

Platoon   Date Casualties Avg  
        A   1   1         1.0
        A   2   4         2.5
        A   3   5         4.5
        A   4   7         6.0
        ......

我想要得到的是：

Platoon   Date Casualties Avg  
        A   1   1         1.0
        A   2   4         1.0
        A   3   5         2.5
        A   4   7         4.5
        ......

我怀疑我可以在这里使用shift，但无法弄清楚！

Answer 1

您需要shift和bfill

df.groupby(['Platoon'])['Casualties'].apply(lambda x: x.rolling(2, 1).mean().shift().bfill())

熊猫-计算不包括当前行的组的滚动平均值

1 个答案: