Pandas：如何计算每组的移动平均值

您可以使用以下基本语法来计算 pandas 的组移动平均值：

 #calculate 3-period moving average of 'values' by 'group'
df. groupby (' group ')[' values ']. transform ( lambda x: x.rolling (3,1) .mean ())

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：在 Pandas 中按组计算移动平均值

假设我们有以下 pandas DataFrame，显示两个商店在五个销售周期内的总销售额：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' period ': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                   ' sales ': [7, 7, 9, 13, 14, 13, 13, 19, 20, 26]})

#view DataFrame
df

	store period sales
0 to 1 7
1 to 2 7
2 to 3 9
3 to 4 13
4 to 5 14
5 B 1 13
6 B 2 13
7 B 3 19
8 B 4 20
9 B 5 26

我们可以使用以下代码来计算每个商店的 3 天滚动销售额平均值：

 #calculate 3-day moving average of sales by store
df[' ma '] = df. groupby (' store ')[' sales ']. transform ( lambda x: x.rolling (3,1) .mean ())

#view updated DataFrame
df

        store period sales ma
0 A 1 7 7.000000
1 to 2 7 7.000000
2 A 3 9 7.666667
3 A 4 13 9.666667
4 A 5 14 12.000000
5 B 1 13 13.000000
6 B 2 13 13.000000
7 B 3 19 15.000000
8 B 4 20 17.333333
9 B 5 26 21.666667

注意：x.rolling(3, 1) 表示计算3 个周期的滚动平均值，并且要求最小周期数为1 。

“我的”列显示每个商店的 3 天移动销售平均值。

要计算不同的移动平均值，只需更改Rolling()函数中的值即可。

例如，我们可以计算每个商店的 2 天移动平均销售额：

 #calculate 2-day moving average of sales by store
df[' ma '] = df. groupby (' store ')[' sales ']. transform ( lambda x: x.rolling (2,1) .mean ())

#view updated DataFrame
df

        store period sales ma
0 to 1 7 7.0
1 to 2 7 7.0
2 to 3 9 8.0
3 A 4 13 11.0
4 to 5 14 13.5
5 B 1 13 13.0
6 B 2 13 13.0
7 B 3 19 16.0
8 B 4 20 19.5
9 B 5 26 23.0

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见操作：

如何在 Pandas 中执行 GroupBy 求和
如何在 Pandas 中使用 GroupBy 计算唯一值
如何在 Pandas 中使用 Groupby 和 Plot