python – 将累积平均函数应用于分组对象
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 将累积平均函数应用于分组对象，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1966字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
我有一个DataFrame df,其中每条记录代表一个足球比赛.团队将不止一次出现.我需要计算每个团队得分的某种滚动平均值(好吧,不完全是字母的滚动平均值).
date home away score_h score_a
166 2013-09-01 Fulham Chelsea 0 0
167 2013-09-03 Arsenal Everton 0 2
164 2013-09-05 Arsenal Swansea 5 1
165 2013-09-06 Fulham Norwich 0 1
163 2013-09-18 Arsenal Swansea 0 0
我需要计算的是每支球队(主场和客场)的平均得分.
为简洁起见,我们来做主页：
grouped = df.groupby('home')
grouped = grouped.sort_index(by='date') # rows inside groups must be in asc order
这导致：
date home away score_h score_a
home
Arsenal 167 2013-09-03 Arsenal Everton 0 2
164 2013-09-05 Arsenal Swansea 5 1
163 2013-09-18 Arsenal Swansea 0 0
Fulham 166 2013-09-01 Fulham Chelsea 0 0
165 2013-09-06 Fulham Norwich 0 1
问题从这里开始
现在,我需要为团队计算“滚动均值”.让我们为名为阿森纳的小组手工完成.在最后,我们应该结束2个额外的列,让我们称之为：rmean_h和rmean_a.组中的第一个记录(167)的得分为0和2.这些记录的rmean分别为0和2.对于组中的第二记录(164),rmeans将是(0 5)/ 2 = 2.5和(2 1)/ 2 = 1.5,并且对于第三记录,(0 5 0)/ 3 = 1.66和(2) 1 0)/ 3 = 1.
我们的DataFrame现在应该如下所示：
date home away score_h score_a rmean_h rmean_a
home
Arsenal 167 2013-09-03 Arsenal Everton 0 2 0 2
164 2013-09-05 Arsenal Swansea 5 1 2.5 1.5
163 2013-09-18 Arsenal Swansea 0 0 1.66 1
Fulham 166 2013-09-01 Fulham Chelsea 0 0
165 2013-09-06 Fulham Norwich 0 1
我想对我的数据进行这些计算,你有什么建议吗？
解决方法:
您可以将expanding_mean(请参阅docs)应用于每个组：
grouped = df.sort(columns='date').groupby('home')
grouped['score_h'].apply(pd.expanding_mean)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 将累积平均函数应用于分组对象全部内容，希望文章能够帮你解决python – 将累积平均函数应用于分组对象所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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