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对列中每个唯一值的最后几个条目进行平均,以生成新的df

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,根据需要的列选择,创建一个新的DataFrame,命名为df_new。
  2. 对原始DataFrame按照需要进行分组,可以使用pandas库的groupby函数,将需要分组的列作为参数传入。
  3. 对每个分组,使用tail函数选择最后几个条目,将需要选择的条目数量作为参数传入。
  4. 对选择的条目进行平均计算,可以使用mean函数。
  5. 将计算得到的平均值添加到df_new中。
  6. 最后,df_new即为所需的新的DataFrame,包含了对列中每个唯一值的最后几个条目进行平均的结果。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 创建新的DataFrame
df_new = pd.DataFrame()

# 按照列'A'进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 对每个分组的最后两个条目进行平均计算,并添加到df_new中
for name, group in grouped:
    last_few_entries = group.tail(2)
    average = last_few_entries.mean()
    df_new = df_new.append(average, ignore_index=True)

# 打印新的DataFrame
print(df_new)

这个代码示例中,原始DataFrame包含了三列数据'A'、'B'、'C'。我们按照列'A'进行分组,对每个分组的最后两个条目进行平均计算,并将结果添加到df_new中。最后,打印df_new即可看到对列中每个唯一值的最后几个条目进行平均的结果。

请注意,这只是一个示例代码,具体实现方式可能因实际情况而异。在实际应用中,您可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。

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