Python에서 누적 평균을 계산하는 방법

누적 평균은 특정 지점까지 일련의 값의 평균을 알려줍니다.

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame 열에 있는 값의 누적 평균을 계산할 수 있습니다.

 df[' column_name ']. expanding (). mean ()

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Python에서 누적 평균 계산

연속 16일 동안 매장에서 발생한 총 매출을 보여주는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

다음 구문을 사용하여 판매 열의 이동 평균을 계산할 수 있습니다.

 #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

누적 평균값을 다음과 같이 해석합니다.

• 첫 판매액의 누적 평균은 3 이다.
• 처음 두 판매 값의 누적 평균은 4.5 입니다.
• 처음 3개의 판매 값의 누적 평균은 3 입니다.
• 처음 4개의 판매 값의 누적 평균은 2.75 입니다.

등등.

다음 코드를 사용하여 누적 평균 매출 값을 DataFrame의 새 열로 추가할 수도 있습니다.

 #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 열에는 “sales” 열 값의 누적 평균이 표시됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 측정항목을 계산하는 방법을 설명합니다.

Python에서 절사 평균을 계산하는 방법
Python에서 기하 평균을 계산하는 방법
Python에서 이동 평균을 계산하는 방법