<\/p>\n
Una media cumulativa<\/strong> ci dice la media di una serie di valori fino a un certo punto.<\/span><\/p>\n \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per calcolare la media cumulativa dei valori in una colonna di un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le vendite totali effettuate da un negozio per 16 giorni consecutivi:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare la media corrente della colonna delle vendite:<\/span><\/p>\n Interpreteremmo i valori medi cumulativi come:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Tieni presente che puoi anche utilizzare il seguente codice per aggiungere i valori di vendita medi cumulativi come una nuova colonna nel DataFrame:<\/span><\/p>\n La colonna cum_avg_sales<\/strong> mostra la media cumulativa dei valori nella colonna \u201cvendite\u201d.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come calcolare altre metriche comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come calcolare una media troncata in Python<\/a> Una media cumulativa ci dice la media di una serie di valori fino a un certo punto. \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per calcolare la media cumulativa dei valori in una colonna di un DataFrame panda: df[‘ column_name ‘]. expanding (). mean () L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio: calcola […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' column_name<\/span> ']. expanding<\/span> (). mean<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n Esempio: calcola la media cumulativa in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],\n ' sales<\/span> ': [3, 6, 0, 2, 4, 1, 0, 1, 4, 7, 3, 3, 8, 3, 5, 5]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tday sales\n0 1 3\n1 2 6\n2 3 0\n3 4 2\n4 5 4<\/strong><\/pre>\n #calculate average of 'sales' column\n<\/span>df[' sales<\/span> ']. expanding<\/span> (). mean<\/span> ()\n\n0 3.000000\n1 4.500000\n2 3.000000\n3 2.750000\n4 3.000000\n5 2.666667\n6 2.285714\n7 2.125000\n8 2.333333\n9 2.800000\n10 2.818182\n11 2.833333\n12 3.230769\n13 3.214286\n14 3.333333\n15 3.437500\nName: sales, dtype: float64\n<\/strong><\/pre>\n\n
#add cumulative average sales as new column\n<\/span>df[' cum_avg_sales<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. expanding<\/span> (). mean<\/span> ()\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tday sales cum_avg_sales\n0 1 3 3.000000\n1 2 6 4.500000\n2 3 0 3.000000\n3 4 2 2.750000\n4 5 4 3.000000\n5 6 1 2.666667\n6 7 0 2.285714\n7 8 1 2.125000\n8 9 4 2.333333\n9 10 7 2.800000\n10 11 3 2.818182\n11 12 3 2.833333\n12 13 8 3.230769\n13 14 3 3.214286\n14 15 5 3.333333\n15 16 5 3.437500\n<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare la media geometrica in Python<\/a>
Come calcolare le medie mobili in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"