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我正在尝试比较 python 中周末和工作日的平均销售额。

假设我有一个数据集

 Order Date  Units Sold day_week
2017-07-01  100 Sat
2017-07-02  100 Sun
2017-07-03  90  Mon
2017-07-04  90  Tue
2017-07-05  90  Wed
2017-07-06  90  Thu
2017-07-07  90  Fri
2017-07-08  80  Sat
2017-07-09  80  Sun
2017-07-10  100 Mon
2017-07-11  100 Tue
2017-07-12  100 Wed
2017-07-13  100 Thu
2017-07-14  100 Fri

我想将（周六和周日的周末平均销售额）与（工作日的平均销售额）进行比较，但单独比较（第 1 和第 2 的销售额为 3,4,5,6,7）和（8,9 的销售额为 10， 11,12,13,14)

因此，在第 1 周，周末平均销售额 (100) 将高于工作日平均销售额 (90)，而在第 2 周，周末平均销售额 (80) 将低于工作日平均销售额 (100)

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好的，这里假设您的数据是一种DataFrame格式，但日期/时间很简单str（即不是datetime）：

import pandas as pd

# setting up part of your dataset

df = pd.DataFrame.from_dict({
    'date':['2017-07-01','2017-07-02','2017-07-03','2017-07-04'],
    'units_sold': [100,100,90,90],
    'day_week': ['Sat','Sun','Mon','Tue']}
)

# defining a new column to help us, grouping by it and then summing:

df['is_weekend']=df['day_week'].apply(lambda x: x in {'Sat','Sun'})
df.groupby('is_weekend').mean()

此外，在未来，编写生成数据集（或数据集的一小部分）的代码是一种很好的做法，否则读者必须自己编写代码。

于 2019-03-27T13:43:09.477 回答