Python で累積平均を計算する方法
累積平均は、ある時点までの一連の値の平均を示します。
次の構文を使用して、pandas DataFrame の列の値の累積平均を計算できます。
df[' column_name ']. expanding (). mean ()
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: Python で累積平均を計算する
連続 16 日間の店舗の総売上高を示す次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd import numpy as np #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], ' sales ': [3, 6, 0, 2, 4, 1, 0, 1, 4, 7, 3, 3, 8, 3, 5, 5]}) #view first five rows of DataFrame df. head () day sales 0 1 3 1 2 6 2 3 0 3 4 2 4 5 4
次の構文を使用して、sales 列の移動平均を計算できます。
#calculate average of 'sales' column df[' sales ']. expanding (). mean () 0 3.000000 1 4.500000 2 3.000000 3 2.750000 4 3.000000 5 2.666667 6 2.285714 7 2.125000 8 2.333333 9 2.800000 10 2.818182 11 2.833333 12 3.230769 13 3.214286 14 3.333333 15 3.437500 Name: sales, dtype: float64
累積平均値は次のように解釈されます。
- 初売額の累積平均は3です。
- 最初の 2 つの売上値の累積平均は4.5です。
- 最初の 3 つの売上値の累積平均は3です。
- 最初の 4 つの売上値の累積平均は2.75です。
等々。
次のコードを使用して、累積平均売上値を DataFrame の新しい列として追加することもできることに注意してください。
#add cumulative average sales as new column df[' cum_avg_sales '] = df[' sales ']. expanding (). mean () #view updated DataFrame df day sales cum_avg_sales 0 1 3 3.000000 1 2 6 4.500000 2 3 0 3.000000 3 4 2 2.750000 4 5 4 3.000000 5 6 1 2.666667 6 7 0 2.285714 7 8 1 2.125000 8 9 4 2.333333 9 10 7 2.800000 10 11 3 2.818182 11 12 3 2.833333 12 13 8 3.230769 13 14 3 3.214286 14 15 5 3.333333 15 16 5 3.437500
Cum_avg_sales列には、「sales」列の値の累積平均が表示されます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、Python で他の一般的なメトリクスを計算する方法を説明します。
Python でトリミング平均を計算する方法
Python で幾何平均を計算する方法
Python で移動平均を計算する方法