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我有一个如下所示的数据集：

   date        id   score
0  2016-04-01  A    1.0
1  2016-04-01  B    2.0
2  2016-04-02  C    1.0
3  2016-04-02  A    3.0
4  2016-04-03  B    4.5
5  2016-04-04  C    1.0
6  2016-04-05  A    2.0
7  2016-04-06  B    3.0
8  2016-04-06  C    6.0

我想计算过去 N 天的平均值，不包括今天，按日期和产品分组，因此 n=4 的结果如下所示：

       date        id   mean_of_last_n_days
    0  2016-04-01  A    NaN
    1  2016-04-01  B    NaN
    2  2016-04-02  C    0
    3  2016-04-02  A    1.0
    4  2016-04-03  B    2.0
    5  2016-04-04  C    1.0
    6  2016-04-05  A    2.0
    7  2016-04-06  B    3.25
    8  2016-04-06  C    1.0

有什么建议吗？

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2 回答 2

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您可以按 分组id并使用pd.shift将所有值移动一个位置，因此当您id再次分组并采用特定窗口的滚动平均值时，它只考虑最后一个n元素：

n=4
df.score = df.groupby('id', sort=False).shift(1).score
df.groupby('id').rolling(f'{n} D', on = 'date').mean().reset_index()

  id       date  score
0  A 2016-04-01    NaN
1  A 2016-04-02   1.00
2  A 2016-04-05   2.00
3  B 2016-04-01    NaN
4  B 2016-04-03   2.00
5  B 2016-04-06   3.25
6  C 2016-04-02    NaN
7  C 2016-04-04   1.00
8  C 2016-04-06   1.00
于 2018-12-19T14:32:49.707 回答
1 
df.groupby('id').apply(lambda grp:
                         grp.rolling('5d', on = 'date', closed = 'left').agg('mean'))

>>>> df

    date    id  score
0   2016-04-01  A   NaN
1   2016-04-01  B   NaN
2   2016-04-02  C   NaN 
3   2016-04-02  A   1.0
4   2016-04-03  B   2.0
5   2016-04-04  C   1.0
6   2016-04-05  A   2.0
7   2016-04-06  B   3.25
8   2016-04-06  C   1.0

你确定你的第一个“C”应该是0吗？

于 2018-12-19T14:34:22.657 回答