Question

我有一个非常标准的功能，似乎会产生非常奇怪的响应；我以为我已经知道发生了什么事，但是现在我不确定。

基本上，我想使用滚动功能来创建之前两个值的简单滚动平均值。当我直接执行此操作时，似乎会从框架中其他位置提取第一个数字的值，而当我循环执行时，我不知道其来源。

样本数据：

player  game_id game_order  TOI_comp    G_comp

A.J..GREER  2016020227  37  16.566667   0
2016020251  36  11.733333   0
2016020268  35  12.700000   0
2016020278  34  15.433333   0
2016020296  33  11.850000   0

player_avgs_base.sort_values(by=['player','game_order'],ascending=False, inplace=True)

avgtoi = player_avgs_base["TOI_comp"].rolling(2).mean().shift()
avgtoi

player         game_id     game_order
ZENON.KONOPKA  2013021047  2                   NaN
A.J..GREER     2016020268  35                  NaN
               2016020278  34             9.308333
               2016020296  33            14.066667
               2017020134  32            13.641667
               2017020149  31            10.108333
               2017020165  30             7.175000
               2017020194  29             6.100000

我本来希望更像

player         game_id     game_order
    A.J..GREER     2016020251  36                  NaN
                   2016020268  35                  NaN
                   2016020278  34                12.22 
                   2016020296  33            14.066667
                   2017020134  32            13.641667
                   2017020149  31            10.108333

Answer 1

我认为这是一个排序问题。如果可以解决您的问题，请您尝试一下：

player_avgs_base.sort_values(["player","game_order"], ascending=False, inplace=True)

如果愿意，可以在执行排序后设置索引。

另一点是，在您的代码中，滚动不遵守分组。我猜您想计算每个玩家的滚动总和，不应该与其他玩家的值混合。如果是这样，您可以使用以下代码：

df2= df.sort_values(["player",'game_id',"game_order"])
df2['TOI_comp_avg_lt']= df2.groupby('player')['TOI_comp'].apply(lambda ser: ser.rolling(2).mean().shift())

这将输出：

          player     game_id  game_order   TOI_comp  G_comp  TOI_comp_avg_lt
0     A.J..GREER  2016020227          37  16.566667       0              NaN
2     A.J..GREER  2016020251          36  11.733333       0              NaN
4     A.J..GREER  2016020268          35  12.700000       0        14.150000
6     A.J..GREER  2016020278          34  15.433333       0        12.216666
7     A.J..GREER  2016020296          33  11.850000       0        14.066666
1  ZENON.KONOPKA  2013021047          34  12.666666       0              NaN
5  ZENON.KONOPKA  2013021047          35  14.722222       0              NaN
3  ZENON.KONOPKA  2013021047          37  13.111111       0        13.694444

对于以下测试数据：

import pandas as pd
import io

raw= """A.J..GREER     2016020227  37  16.566667   0
ZENON.KONOPKA  2013021047  34  12.666666   0
A.J..GREER     2016020251  36  11.733333   0
ZENON.KONOPKA  2013021047  37  13.111111   0
A.J..GREER     2016020268  35  12.700000   0
ZENON.KONOPKA  2013021047  35  14.722222   0
A.J..GREER     2016020278  34  15.433333   0
A.J..GREER     2016020296  33  11.850000   0"""

df= pd.read_csv(io.StringIO(raw), sep='\s+', names=['player', 'game_id', 'game_order', 'TOI_comp', 'G_comp'])

顺便说一句。您的set_index不能代替该排序。索引对输出没有影响。例如。如果您使用上面定义的df并执行：

df_indexed= df.set_index(["player",'game_id',"game_order"]) 
df_indexed_result= df_indexed.copy()
df_indexed_result['TOI_comp_shifted']= df_indexed["TOI_comp"].shift()
df_indexed_result['TOI_comp_rolling_mean']= df_indexed["TOI_comp"].rolling(2).mean().shift()

您得到：

                                      TOI_comp  G_comp  TOI_comp_shifted  TOI_comp_rolling_mean
player        game_id    game_order                                                            
A.J..GREER    2016020227 37          16.566667       0               NaN                    NaN
ZENON.KONOPKA 2013021047 34          12.666666       0         16.566667                    NaN
A.J..GREER    2016020251 36          11.733333       0         12.666666              14.616667
ZENON.KONOPKA 2013021047 37          13.111111       0         11.733333              12.200000
A.J..GREER    2016020268 35          12.700000       0         13.111111              12.422222
ZENON.KONOPKA 2013021047 35          14.722222       0         12.700000              12.905555
A.J..GREER    2016020278 34          15.433333       0         14.722222              13.711111
              2016020296 33          11.850000       0         15.433333              15.077777

如果您查看TOI_comp_shifted列，就会发现它只是被上一列的值填充，无论它属于哪个player（对于滚动平均值）。因此索引对此操作无效。

第二个问题。我认为如果数据框的列名正常，则循环应该像这样工作：

group_obj= df2.groupby('player')
for col in ['TOI_comp', 'G_comp']:
    df2[f'{col}_lt']= group_obj[col].apply(lambda ser: ser.rolling(2).mean().shift())

假设您要以同样的方式将滚动平均值应用于列列表。

熊猫滚动功能添加值

1 个答案: