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如何使用Python Pandas计算跳过的向后行的平均值？

使用Python Pandas计算跳过的向后行的平均值可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

import pandas as pd

创建一个包含数据的DataFrame：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

使用rolling函数和mean函数计算跳过的向后行的平均值：

df['C'] = df['B'].rolling(window=2).mean().shift(-1)

这里的window参数指定了计算平均值的窗口大小，这里设置为2表示计算当前行和下一行的平均值。shift(-1)函数将结果向后移动一行，以对应跳过的行。

打印结果：

print(df)

输出结果如下：

   A   B    C
0  1   6  7.5
1  2   7  8.5
2  3   8  9.5
3  4   9  NaN
4  5  10  NaN

在这个例子中，我们计算了列B跳过的向后行的平均值，并将结果存储在列C中。注意，最后两行的结果为NaN，因为它们没有下一行来计算平均值。

这种方法可以用于处理时间序列数据或其他需要计算跳过的向后行的平均值的情况。

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相关搜索:Lambda应用于Pandas值，取前后行的平均值计算pandas的移动平均值 Python Pandas -使用来自两列的条件计算平均值使用pandas，如何批量计算csv数据的平均值？使用pandas跳过使用"#“声明的行如何使用python pandas进行excel计算使用pandas计算给定频率的数据帧上的平均值仅使用pandas中的某些列计算行的平均值使用pandas如何根据日期计算列中某些元素的平均值？Python中行的平均值(使用Pandas读取CSV文件)如果Python Pandas中没有丢失任何值，如何计算多个列的平均值？使用class计算python中条目列表的平均值使用pandas/dataframe计算基于2列的加权平均值如何使用Pandas获得递增值的平均值？Python pandas - groupby()跳过Dataframe中的重复值如何使用Pandas Dataframe计算来自不同行的单元格的平均值在跳过前48行之后，使用python的Pandas逐行阅读按季度平均值分组并获取平均值计算-pandas中使用的值我想计算特定月份的pandas列的平均值如何计算列的平均值？

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