Pandas で移動平均を計算する方法

移動平均は、時系列における以前のいくつかの期間の単純な平均です。

pandas DataFrame 内の 1 つ以上の列の移動平均を計算するには、次の構文を使用できます。

 df[' column_name ']. rolling ( rolling_window ). mean ()

このチュートリアルでは、この関数の実際の使用例をいくつか紹介します。

例: pandas での移動平均の計算

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import numpy as np
import pandas as pd

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (0)

#create dataset
period = np. arange (1, 101, 1)
leads = np. random . uniform (1, 20, 100)
sales = 60 + 2*period + np. random . normal (loc=0, scale=.5*period, size=100)
df = pd. DataFrame ({' period ': period, ' leads ': leads, ' sales ': sales})

#view first 10 rows
df. head (10)

   period leads sales
0 1 11.427457 61.417425
1 2 14.588598 64.900826
2 3 12.452504 66.698494
3 4 11.352780 64.927513
4 5 9.049441 73.720630
5 6 13.271988 77.687668
6 7 9.314157 78.125728
7 8 17.943687 75.280301
8 9 19.309592 73.181613
9 10 8.285389 85.272259

次の構文を使用して、過去 5 期間の「売上高」の移動平均を含む新しい列を作成できます。

 #find rolling mean of previous 5 sales periods
df[' rolling_sales_5 '] = df[' sales ']. rolling (5). mean ()

#view first 10 rows
df. head (10)

	period leads sales rolling_sales_5
0 1 11.427457 61.417425 NaN
1 2 14.588598 64.900826 NaN
2 3 12.452504 66.698494 NaN
3 4 11.352780 64.927513 NaN
4 5 9.049441 73.720630 66.332978
5 6 13.271988 77.687668 69.587026
6 7 9.314157 78.125728 72.232007
7 8 17.943687 75.280301 73.948368
8 9 19.309592 73.181613 75.599188
9 10 8.285389 85.272259 77.909514

期間 5 に表示されるローリング販売平均が、前の 5 期間の平均であることを手動で確認できます。

期間 5 の移動平均: (61.417+64.900+66.698+64.927+73.720)/5 = 66.33

同様の構文を使用して、複数の列の移動平均を計算できます。

 #find rolling mean of previous 5 leads periods 
df[' rolling_leads_5 '] = df[' leads ']. rolling (5). mean ()

#find rolling mean of previous 5 leads periods
df[' rolling_sales_5 '] = df[' sales ']. rolling (5). mean ()

#view first 10 rows
df. head (10)

	period leads sales rolling_sales_5 rolling_leads_5
0 1 11.427457 61.417425 NaN NaN
1 2 14.588598 64.900826 NaN NaN
2 3 12.452504 66.698494 NaN NaN
3 4 11.352780 64.927513 NaN NaN
4 5 9.049441 73.720630 66.332978 11.774156
5 6 13.271988 77.687668 69.587026 12.143062
6 7 9.314157 78.125728 72.232007 11.088174
7 8 17.943687 75.280301 73.948368 12.186411
8 9 19.309592 73.181613 75.599188 13.777773
9 10 8.285389 85.272259 77.909514 13.624963

Matplotlib を使用して簡単な折れ線プロットを作成し、総売上高と移動売上平均を視覚化することもできます。

 import matplotlib. pyplot as plt
plt. plot (df[' rolling_sales_5 '], label=' Rolling Mean ')
plt. plot (df[' sales '], label=' Raw Data ')
plt. legend ()
plt. ylabel (' Sales ')
plt. xlabel (' Period ')
plt. show ()

青い線は売上の 5 期間移動平均を示し、オレンジ色の線は生の売上データを示します。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダでスライド相関を計算する方法
Pandas で列の平均を計算する方法