在带有项目数据（输入表）的熊猫数据框中，我试图计算每行“成功”的历史平均值。条件是：
任何帮助都非常感谢，因为我不知道从哪里开始。谢谢。
输入表
Project ID Start Date End Date Success Customer Name
8403986 3/13/2015 9/9/2015 0.396 ENGINEERING INC
92083597 6/20/2016 12/24/2016 0.3 ENGINEERING INC
13979865 3/18/2019 5/5/2019 0.2004 ENGINEERING INC
93106418 1/22/2017 11/6/2017 0.374 MANAGEMENT CORP
3658851 8/5/2018 12/17/2018 0.5002 SERVICES INC
116547576 10/31/2015 12/30/2015 0.478 MANAGEMENT CORP
4164070 10/2/2018 10/12/2018 0.5 ENGINEERING INC
49701600 12/23/2017 10/1/2018 0.226 MANAGEMENT CORP
6235002 9/27/2016 4/25/2017 0.542 MANAGEMENT CORP
54113980 10/27/2015 1/2/2016 0.344 ENGINEERING INC
104596325 7/3/2015 2/17/2016 0.455 MANAGEMENT CORP
69580391 8/9/2016 1/10/2017 0.39 ENGINEERING INC
111382294 1/13/2017 10/18/2017 0.299 SERVICES INC
7904360 12/12/2015 3/16/2016 0.281 MANAGEMENT CORP
117003225 5/5/2017 5/12/2017 0.2868 SERVICES INC
99819795 10/9/2015 1/14/2016 0.356 ENGINEERING INC
122919691 1/16/2016 10/24/2016 0.474 SERVICES INC
输出表
Project ID Start Date End Date Success Customer Name Historic Success
8403986 3/13/2015 9/9/2015 0.396 ENGINEERING INC
92083597 6/20/2016 12/24/2016 0.3 ENGINEERING INC 0.365
13979865 3/18/2019 5/5/2019 0.2004 ENGINEERING INC 0.381
93106418 1/22/2017 11/6/2017 0.374 MANAGEMENT CORP 0.405
3658851 8/5/2018 12/17/2018 0.5002 SERVICES INC 0.353
116547576 10/31/2015 12/30/2015 0.478 MANAGEMENT CORP
4164070 10/2/2018 10/12/2018 0.5 ENGINEERING INC 0.357
49701600 12/23/2017 10/1/2018 0.226 MANAGEMENT CORP 0.439
6235002 9/27/2016 4/25/2017 0.542 MANAGEMENT CORP 0.405
54113980 10/27/2015 1/2/2016 0.344 ENGINEERING INC 0.396
104596325 7/3/2015 2/17/2016 0.455 MANAGEMENT CORP
69580391 8/9/2016 1/10/2017 0.39 ENGINEERING INC 0.365
111382294 1/13/2017 10/18/2017 0.299 SERVICES INC 0.474
7904360 12/12/2015 3/16/2016 0.281 MANAGEMENT CORP
117003225 5/5/2017 5/12/2017 0.2868 SERVICES INC 0.474
99819795 10/9/2015 1/14/2016 0.356 ENGINEERING INC 0.396
122919691 1/16/2016 10/24/2016 0.474 SERVICES INC
例如项目'92083597'与'工程技术公司'与'开始日期'= 6/20/2016
条件1：仅考虑“客户” = Engineering INC的行
Project ID Start Date End Date Success Customer Name
8403986 3/13/2015 9/9/2015 0.396 ENGINEERING INC
92083597 6/20/2016 12/24/2016 0.3 ENGINEERING INC
13979865 3/18/2019 5/5/2019 0.2004 ENGINEERING INC
4164070 10/2/2018 10/12/2018 0.5 ENGINEERING INC
54113980 10/27/2015 1/2/2016 0.344 ENGINEERING INC
69580391 8/9/2016 1/10/2017 0.39 ENGINEERING INC
99819795 10/9/2015 1/14/2016 0.356 ENGINEERING INC
条件2：仅考虑2016年6月20日之前具有“结束日期”的行
Project ID Start Date End Date Success Customer Name
8403986 3/13/2015 9/9/2015 0.396 ENGINEERING INC
54113980 10/27/2015 1/2/2016 0.344 ENGINEERING INC
99819795 10/9/2015 1/14/2016 0.356 ENGINEERING INC
其余三行（0.369 + 0.344 + 0.356）/ 3的平均值为 0.365 。 这将被返回，这是行项目“ 92083597”的“历史性成功”。 如果在第一个或第二个条件之后没有剩余项目，则返回空白。
答案 0 :(得分：2)
如果您真的想学习解决方法，则应将此问题分解为多个子问题。这将帮助您成为一名优秀的程序员，并让您获得各种堆栈溢出答案的点点滴滴。此外，您还应在列名中避免使用空格
这是我要这样做的方式，但可能会有更快的方法
首先，您应该按日期对数据框进行排序，确保您的数据格式正确。您可以使用下面的代码来帮助确保其正确排序。它首先确保该列的格式正确，然后根据Customer_Name进行排序以将它们分组在一起，然后根据日期进行排序以组织项目
df['End_Date'] =pd.to_datetime(df["End_Date"])
df = df.sort_values(["Customer_Name", "End_Date"])
然后根据先前的成功率计算每个公司的平均值。为此，您必须计算熊猫的移动平均值。这可以通过使用循环来完成，但是在Pandas中通常有一种更快的方法。
df.groupby("Customer_Name").Success.expanding().mean()
这将按日期顺序生成每个Customer_Name的运行平均值。完整的代码在下面。您应该尝试查看我创建的每个子问题，看看是否可以使解决方案更好，或者添加更多您可能需要的子问题。
df['End_Date'] =pd.to_datetime(df["End_Date"])
df = df.sort_values(["Customer_Name", "End_Date"])
df["Historic_Success"] = df.groupby("Customer_Name")
.Success
.expanding()
.mean()
.values
希望能回答您的问题。如果您想将数据框重新排序为原来的格式，则可以按索引排序，因为我尚未在代码中重新索引该数据框。
编辑： 为了避免历史成功中出现首次成功率，您可以在扩展函数中添加输入“ 2”。
df["Historic_Success"] = df.groupby("Customer_Name")
.Success
.expanding(2)
.mean()
.values
但这仍将包括当前项目的成功率。这意味着项目1的历史成功率将是项目1和项目2的成功率的平均值。
要避免这种情况，最好的避免方法是使用下面的代码。
df["Historic_Success"] = df.groupby("Customer_Name").Success.shift(1)
df.Historic_Success = df.groupby("Customer_Name")
.Historic_Success
.expanding()
.mean()
.values
在这里，将数据组织成客户名称和日期之后，将成功数据向下移动1。然后，对已移动的数据运行同一行代码。