다음 데이터 프레임에서 이동 평균을 계산하려고하는데 결과를 데이터 프레임에 다시 결합하는 데 문제
가 있습니다. 데이터 프레임은 다음과 같습니다. (이동 평균 값이 괄호 안에 표시됨)
Key1 Key2 Value MovingAverage
1 2 1 (Nan)
1 7 2 (Nan)
1 8 3 (Nan)
2 5 1 (Nan)
2 3 2 (Nan)
2 2 3 (Nan)
3 7 1 (Nan)
3 5 2 (Nan)
3 8 3 (Nan)
4 7 1 (1.33)
4 2 2 (2)
4 9 3 (Nan)
5 8 1 (2.33)
5 3 2 (Nan)
5 9 3 (Nan)
6 2 1 (2)
6 7 2 (1.33)
6 9 3 (3)
코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd
d = {'Key1':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,6,6,6], 'Key2':[2,7,8,5,3,2,7,5,8,7,2,9,8,3,9,2,7,9],'Value':[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
MaDf = df.groupby(['Key2'])['Value'].rolling(window=3).mean().to_frame('mean')
print (MaDf)
코드를 실행하면 'Key2'및 'Value'를 기반으로 이동 평균을 올바르게 계산하지만 원래 데이터 프레임 (df)에 올바르게 다시 삽입하는 방법을 찾을 수 없습니다.
의 첫 단계를 제거 MultiIndex함으로써 Series.reset_index와 drop=True두 번째 수준에 의해 정렬을 위해 :
df['mean'] = (df.groupby('Key2')['Value']
.rolling(window=3)
.mean()
.reset_index(level=0, drop=True))
print (df)
Key1 Key2 Value mean
0 1 2 1 NaN
1 1 7 2 NaN
2 1 8 3 NaN
3 2 5 1 NaN
4 2 3 2 NaN
5 2 2 3 NaN
6 3 7 1 NaN
7 3 5 2 NaN
8 3 8 3 NaN
9 4 7 1 1.333333
10 4 2 2 2.000000
11 4 9 3 NaN
12 5 8 1 2.333333
13 5 3 2 NaN
14 5 9 3 NaN
15 6 2 1 2.000000
16 6 7 2 1.333333
17 6 9 3 3.000000
기본값 RangeIndex이 가능한 경우 Series.sort_index다음을 사용하십시오 .
df['mean'] = (df.groupby(['Key2'])['Value']
.rolling(window=3)
.mean()
.sort_index(level=1)
.values)
print (df)
Key1 Key2 Value mean
0 1 2 1 NaN
1 1 7 2 NaN
2 1 8 3 NaN
3 2 5 1 NaN
4 2 3 2 NaN
5 2 2 3 NaN
6 3 7 1 NaN
7 3 5 2 NaN
8 3 8 3 NaN
9 4 7 1 1.333333
10 4 2 2 2.000000
11 4 9 3 NaN
12 5 8 1 2.333333
13 5 3 2 NaN
14 5 9 3 NaN
15 6 2 1 2.000000
16 6 7 2 1.333333
17 6 9 3 3.000000
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