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如何计算前缀行的平均值并将其作为pandas中的新列?

在pandas中,可以使用rolling函数来计算前缀行的平均值,并将其作为新列添加到DataFrame中。

首先,我们需要导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

然后,创建一个包含数据的DataFrame:

代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来,使用rolling函数计算前缀行的平均值,并将其作为新列添加到DataFrame中:

代码语言:txt
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df['Average'] = df['A'].rolling(window=2).mean()

上述代码中,我们计算了'A'列的前缀行平均值,并将结果存储在名为'Average'的新列中。rolling函数的参数window指定了前缀行的大小,这里设置为2表示计算当前行和前一行的平均值。

最后,打印DataFrame来查看结果:

代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A   B   C  Average
0  1   6  11      NaN
1  2   7  12      1.5
2  3   8  13      2.5
3  4   9  14      3.5
4  5  10  15      4.5

在这个例子中,我们计算了'A'列的前缀行平均值,并将结果存储在名为'Average'的新列中。你可以根据实际需求修改代码中的列名和窗口大小。

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