วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยสะสมใน python
ค่าเฉลี่ยสะสม บอกเราถึงค่าเฉลี่ยของชุดค่าต่างๆ จนถึงจุดหนึ่ง
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยสะสมของค่าในคอลัมน์ของ DataFrame ของแพนด้า:
df[' column_name ']. expanding (). mean ()
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่าง: คำนวณค่าเฉลี่ยสะสมใน Python
สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งแสดงยอดขายรวมของร้านค้าเป็นเวลา 16 วันติดต่อกัน:
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
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ยอดขาย:
#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
เราจะตีความค่าเฉลี่ยสะสมเป็น:
- ค่าเฉลี่ยสะสมของมูลค่าการขายครั้งแรกคือ 3
- ค่าเฉลี่ยสะสมของมูลค่าการขายสองรายการแรกคือ 4.5
- ค่าเฉลี่ยสะสมของมูลค่าการขายสามรายการแรกคือ 3
- ค่าเฉลี่ยสะสมของมูลค่าการขายสี่รายการแรกคือ 2.75
และอื่นๆ
โปรดทราบว่าคุณยังสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อเพิ่มยอดขายเฉลี่ยสะสมเป็นคอลัมน์ใหม่ใน 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
คอลัมน์ cum_avg_sales แสดงค่าเฉลี่ยสะสมของค่าในคอลัมน์ “ยอดขาย”
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้อธิบายวิธีคำนวณหน่วยวัดทั่วไปอื่นๆ ใน Python:
วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยแบบเล็มใน Python
วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเรขาคณิตใน Python
วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Python