ctd*_*d25 3 pandas pandas-groupby
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)
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这适用于计算滚动平均值,包括当前行:
df['avg'] = df.groupby(['Platoon'])['Casualties'].transform(lambda x: x.rolling(2, 1).mean())
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这使:
Platoon Date Casualties Avg
A 1 1 1.0
A 2 4 2.5
A 3 5 4.5
A 4 7 6.0
......
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我想得到的是:
Platoon Date Casualties Avg
A 1 1 1.0
A 2 4 1.0
A 3 5 2.5
A 4 7 4.5
......
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我怀疑我可以在这里使用 shift 但我想不通!
你需要shift与bfill
df.groupby(['Platoon'])['Casualties'].apply(lambda x: x.rolling(2, 1).mean().shift().bfill())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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