Как рассчитать совокупное среднее значение в python

Совокупное среднее сообщает нам среднее значение ряда значений до определенного момента.

Вы можете использовать следующий синтаксис для вычисления совокупного среднего значений в столбце DataFrame pandas:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример. Вычисление совокупного среднего значения в Python

Допустим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который показывает общий объем продаж магазина за 16 дней подряд:

 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

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета скользящего среднего столбца продаж:

 #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

Мы бы интерпретировали совокупные средние значения как:

• Совокупное среднее значение первых продаж равно 3 .
• Совокупное среднее первых двух значений продаж составляет 4,5 .
• Совокупное среднее первых трёх значений продаж равно 3 .
• Совокупное среднее значение первых четырех продаж составляет 2,75 .

И так далее.

Обратите внимание, что вы также можете использовать следующий код, чтобы добавить совокупные средние значения продаж в качестве нового столбца в DataFrame:

 #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

Столбец cum_avg_sales отображает совокупное среднее значений в столбце «продажи».

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как рассчитать другие распространенные метрики в Python:

Как вычислить усеченное среднее значение в Python
Как вычислить среднее геометрическое в Python
Как рассчитать скользящие средние в Python