每个行不均匀的熊猫groupby的平均权重？
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我在计算熊猫数据的加权平均值时遇到了一个奇怪的问题。我想做以下几个步骤：
(1)计算所有数据的加权平均值。
(2)计算每组数据的加权均值。
问题是，当我执行步骤2时，组均值(按每个组的成员数加权)与所有数据的加权平均值(步骤1)不相同。从数学上讲应该是()。我甚至认为问题可能是dtype，所以我在float64上设置了所有东西，但是问题仍然存在。下面我提供了一个简单的例子来说明这个问题：
我的dataframe有一个数据、一个权重列和组列：
data = np.array([
0.20651903, 0.52607571, 0.60558061, 0.97468593, 0.10253
浏览 5提问于2021-03-30得票数 0
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这里我有一个大数据集
为了简单起见，我编写了一个简化的示例。
import pandas as pd
import numpy as np
indices = (1,2,3,4,5,6)
cols = ["id", "region", "weight", "score1", "score2"]
data = (["xxx1", 1, 2, 10, 20], ["xxx2", 2, 5, 6, 8], ["xxx3", 1, 3, 9, 12], ["
浏览 0提问于2021-10-07得票数 0
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2回答
我想要计算一个时间序列的滚动加权平均值和在特定时间间隔上计算的平均值。例如，用90天的窗口(不加权)计算滚动平均值：
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(0, 1000, (1000, 10))
index = pd.date_range("20190101", periods=1000, freq="18H")
df = pd.DataFrame(index=index, data=data)
df = df.rolling("90D").mean
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
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我们正在北草坪会议大楼集群上测试一个应用程序。我们注意到，请求在北草坪会议大楼集群中的服务器之间的分布并不均匀。
是否将请求配置为在服务器之间平均分配？
浏览 0提问于2010-01-14得票数 0
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我不知道我做了什么，但我期望这两种方法得到相同的结果来计算拉赫曼斯棒球数据集中棒球运动员的击球平均数：
import numpy as np
import pandas as pd
batting = pd.read_csv('https://github.com/bhishanpdl/Datasets/blob/master/Lahman_batting.csv?raw=true')
# create new col
batting['ba'] = batting['H'] / batting['AB']
# groupb
浏览 0提问于2019-04-21得票数 2
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我有一个数据帧，看起来像这样： pd.DataFrame({'A': ['C1', 'C1', 'C1', 'C1', 'C2', 'C2', 'C2'],
'W': [0.2, 0.1, 0.5, 0.3, 0.4, 0.3, 0.7],
'Y': [2, 0, 4, 3, 2, 2, 3]})
A W Y
0 C1 0.2 2
1
浏览 18提问于2020-08-14得票数 2
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我想做一个“增量组”。我有以下数据：
v1 increment
0.1 0
0.5 0
0.42 1
0.4 1
0.3 2
0.7 2
我想通过按“增量”列递增分组来计算列v1的平均值。例如，当我为0执行第一个groupby时，我将得到前两行的平均值。对于第二个组，我将得到前4行的平均值(包括increment= 0和1)，然后对于第三个组得到增量=0、1和2的平均值)。
知道我怎么能有效地做到这一点吗？
预期产出：
group average of v1
0 0.3
1 0.355
2
浏览 10提问于2022-10-20得票数 1
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熊猫对面板数据的加权平均
、、、、
我想计算一些每日观测的年加权平均值。因此，我需要首先计算每一天的加权平均值，然后在一年中的所有日子中找到规则的(同样加权的)平均值(数据和期望输出的图片如下)。
下面是我不工作的代码片段：
def ave_annual(s):
return s.groupby(s.index.year).mean()
wav = lambda x: np.average(x['premium'], weights=x.tna)
df.groupby('date').apply(wav).pipe(ave_annual)
第一个聚合(在日期(日)级别)返回所有NaN
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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我有一个dataframe，我想要将它平均在行和列之间，并按Person分组。
通常我可以做.mean()和.mean(axis=1)，但是，我的数据有几个NaN值，所以这个方法对具有NaN值的行应用了不允许的加权。
My code:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,np.nan, 'Person A'],
[1,2,3, 'Person B'],
[2,np.na
浏览 4提问于2017-06-12得票数 2
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我的excel文件是用如下数据设置的：
REV PU LOC DEL LOC MILES RPM
3500 SANTA ANA SAN DIEGO 160 21.875
有许多(500+)相似的数据行。我想找出普通的pu/del loc和它们的平均RPM值。所以，如果上面有5条不同的条目，我想使用熊猫来平均它们的RPM值，然后输出它作为pu / del loc在一个单独的excel文件中列出的唯一值。我试图用的行是
df = df.groupby(['PU LOC', 'DEL LOC', '
浏览 1提问于2019-01-03得票数 0
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我有一只熊猫数据，它有两个层次索引(“月份”和"item_id")。每行表示特定月份的特定项，并有几个感兴趣的数值度量的列。细节是不相关的，所以我们只说这里有列X。
我的问题源于这样一个事实，即项目在其观察的月份内各不相同，这些观察可能是连续的，也可能不是连续的。我需要计算第一，第二，.，第n个月的所有项目的X的平均数，在第一个月中，对该项目进行观察。
换句话说，我的结果中的第一行应该是每个项在dataframe中第一行的所有项的平均值，第二行应该是该项第二次观察的所有项的平均值，依此类推。
另一种方法是，如果我们为每个项目取所有按日期排序的行，并从i=1,2、.、n中对它们进
浏览 2提问于2013-10-21得票数 3
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给予：
pd.DataFrame({'ranges': [2,4,6,2,4,1,2,5,3,2,3,5,6,3,2,1,4,6,3,2]})
我希望有一个新的DataFrame，其中20个值(实际上在我的实际情况下是1000个)减少到4个值，每个值都是对应的5组的平均值(或其他函数)，换句话说：
平均(2,4,6和2)，平均(4,1,2,5)等。
这就像下采样一样，它与双关有关。我很困惑。我打赌它会变成一条单线的。
浏览 3提问于2022-02-01得票数 0
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熊猫:如何找到柱子的二进制位
、、、、
我们如何有效地找到熊猫数据栏的二进制平均值？
我喜欢把这一栏分成5部分，找出每个部分的平均值。
以下是我所做的：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': np.arange(20)})
n_bins = 5
dfs = np.array_split(df,n_bins)
x_means = [x.mean()[0] for x in dfs]
n_elems = len(df) // n_bins
x_mean_lst = [[i]*n_elems for i in x_means]
x_
浏览 0提问于2019-06-25得票数 2
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我想以基于“一天”的“周期”加权平均数作为窗口。窗口并不总是一样的。我如何计算熊猫的加权平均数？
In [3]: data = {'cycle':[34.1, 41, 49.0, 53.9, 35.8, 49.3, 38.6, 51.2, 44.8],
'day':[6,6,6,13,13,20,20,20,20]}
In [4]: df = pd.DataFrame(data, index=np.arange(9), columns = ['cycle', 'day'])
In [5]: df
Out[5]:
cyc
浏览 1提问于2016-04-14得票数 0
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我想使用groupby和mean计算每个ID的平均值。但是，我只需要Date在2016-01-01和2017-12-31之间的行。
d = {'ID': ['STCK123', 'STCK123', 'STCK123'], 'Amount': [250, 400, 350],
'Date': ['2016-01-20', '2017-09-25', '2018-05-15']}
data = pd.DataFrame(data=d)
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
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我已经编写了一些代码来计算加权平均值，使用熊猫的枢轴表。但是，我不知道如何添加执行加权平均的实际列(添加一个新列，其中每行包含“累积”/“计数”的值)。
数据看起来是这样的：
VALUE COUNT GRID agb
1 43 1476 1051
2 212 1476 2983
5 7 1477 890
4 1361 1477 2310
这是我的代码：
# Read input data
lup_df = pandas.DataFrame.from_csv(o_dir+L
浏览 1提问于2014-02-26得票数 7
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我请求帮助Pandas查询，以确定最高和最低的办公室表演者。数据的示例如下所示：
OfficeNum EmployeeNum ExcellentWriting BadWriting ExcellentEvidence BadEvidence
100 34500 T F T F
100 29991 F T T F
100 10503 T F F T
101 32451 T F F T
101 55566 F T T F
101 55566 F T F T
101 64331 T
浏览 2提问于2021-08-02得票数 1
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我必须实施熊猫群操作，这比我通常做的简单的集合要困难得多。我正在使用的表具有以下结构：
category price
0 A 89
1 A 58
2 ... ...
3 B 75
4 B 120
5 ... ...
6 C 90
7 C 199
8 ... ...
如上所示，我的示例DataFrame由3个类别A、B和C组成(我正在处理的实际DataFrame有1000个类别)。我们假设类别A有20行，类别B和C有超过100行。这些点
浏览 2提问于2022-07-28得票数 0
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我有一个大熊猫的数据，我想平均前12行，然后接下来12行等等。我为这个任务编写了一个for循环。
df_list=[]
for i in range(0,len(df),12):
print(i,i+12)
df_list.append(df.iloc[i:i+12].mean())
pd.concat(df_list,1).T
在不使用for循环的情况下，是否有一种有效的方法来做到这一点？
浏览 3提问于2022-09-18得票数 1
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假设我们有一只熊猫数据，如下所示：
df = pd.DataFrame({"Basis": [300, 1500, 400, 260, 50,-10],"Weights":[0,-1,0,0,0,0]})
print(df)
Basis Weights
0 300 0
1 1500 -1
2 400 0
3 260 0
4 50 0
5 -10 0
因此，我了解了如何根据同一行的另一列中的值来设置X列的值。因此，在这个数据中，我可以将所
浏览 3提问于2022-06-16得票数 2
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嗨，我有一个面板数据集，看起来像
stock date time spread1 weight spread2
VOD 01-01 9:05 0.01 0.03 ...
VOD 01-01 9.12 0.03 0.05 ...
VOD 01-01 10.04 0.02 0.30 ...
VOD 01-02 11.04 0.02 0.05
... ... ... .... ...
BAT 01-0
浏览 0提问于2019-03-11得票数 0
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3回答
我有一个图表，其中x轴是日期，y轴是值，每一行都是唯一的客户。 sample graph 这是通过具有以下结构的数据帧实现的： date |cust_id|value
01/01/18 |1 |2349
02/01/18 |1 |242
04/01/18 |1 |24429
06/01/18 |1 |21412
01/01/19 |2 |2349 平均线是取每个日期的平均值： agg = df.groupby('date').agg('mean').reset_index() 如
浏览 11提问于2020-07-28得票数 0
2回答
我有这样一个数据框架：
pk_dcdata threshold last_ep diff
window
1 11075761 0.00001 4 3
1 11075768 0.00001 7 6
2 11075769 0.00001 1 -1
2 11075770 0.000
浏览 0提问于2018-07-24得票数 2
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我有DataFrame，其中4个唯一的命令被分割成第3-12行。正如您在下面的步骤1、2和3中所看到的，我使用groupby来制作它，从而使1 order =1行。
然而，我错过了一个关键的步骤，即计算每个订单的加权平均价格。目前，第二步是计算平均价格。
我想做的事：
创建一个函数/lambda，它可以计算每个订单的加权平均价格(可能是基于groupby 'Time‘列)。
第1号命令=第3、4行
第2号命令=第5、6、7行
第3号命令=第8、9行
第4号命令=第10、11、10行
加权平均价格=(第一价格*金额)+(第二价格*金额)/总金额
订单1的加权平均
浏览 3提问于2018-10-13得票数 0
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我的目标是执行一个简单的groupby，然后使用.transform('mean')将组平均值存储为一个新列。然后事情变得复杂起来。问题是，我真正想要的是n-1值的平均值，其中“n”是属于每个组的行数。示例数据，其中列结果是我想要的输出：
import pandas as pd
list_of_tuples = [('A', 3, 4.5),
('A', 2, 4.75),
('A', 5, 4),
('A'
浏览 0提问于2018-04-08得票数 1
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我有一只熊猫数据，如下所示：
df = pd.DataFrame({'Person_ID': [1,1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],
'Item_ID': [1,1,2,4,4,4,2,3,3,1,2,2,2],
'Value': [1,4,6,5,8,7,3,2,9,8,4,1,2]})
我想将其按person_id和item_id进行分组，然后得到每一行的平均值。例如: Person_ID 1与Item_ID的1,2和4相关联。这个Person_ID和
浏览 3提问于2020-05-20得票数 2
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我在一个MySQL数据库中有一个很大的音乐标签数据集，我正试图对熊猫进行分析。我将它从.tsv导出到MySQL，现在将其作为数据读取以进行分析。
数据中的每一行都是一个元组，指示给定用户(由数字用户ID指示)在特定时间用特定标记(这里表示为数字ID)标记特定的艺术家。因此，如果没有索引，数据示例如下所示：
uid artist tag date
0 2096963 559 46 2005-07-01
1 2096963 584 1053 2005-07-01
2 2096963 584 2044 2005-07-0
浏览 2提问于2013-10-02得票数 2
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在我的数据集中如下(两列:日期和比率)
我想得到每天的平均汇率(从数据集中，可以看到同一天有多个汇率值)。我有大约1,000行，所以我试图找到一种更简单的方法来计算每天的平均值，然后将结果保存到一个数据框架中。
浏览 8提问于2022-07-19得票数 0
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假设我有这样的Dataframe：
Data: Lat Long Postal Code
0 41 32 01556
1 32 31 01023
2 31 33 01023
3 NaN NaN 01023
4 33 42 01775
5 40 44 01999
如您所见，第1行、第2行、第3行具有相同的邮政编码。因此，为了填充NaNs，最好只使用这2行(1,2)的平均值。如何将其推广到大型数据集？
对于在Lat/Lon
浏览 0提问于2019-10-21得票数 1
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考虑到这些数据(但显然有更多的行)：
group value
1 2.5
1 3.5
2 4.5
2 5.5
MWE：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"group": [1, 1, 2, 2], "value": [2.5, 3.5, 4.5, 5.5]})
我们怎么能轻松地去除组平均/min/max？
当从行中移除groupby结果时，您将得到NaNs，因为索引不匹配：
In [2]: df.value - df.groupby("group&#
浏览 3提问于2020-04-15得票数 0
3回答
我有测量某些列中电压值的数据集。我正在寻找一种优雅的方法来提取偏离平均值的行。在"volt_id“中有两个组，我希望每个组创建自己的平均值/std，并使用它们来决定哪些行偏离每个组。例如，我有如下原始数据集。
time volt_id value
0 14 A 300.00
1 15 A 310.00
2 15 B 200.00
3 16 B 210.00
4 17 B
浏览 1提问于2018-03-19得票数 2
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我有一个日期和销售的DataFrame。我要计算过去5天的移动平均值，并将其分配给每一天。问题是，我每天有多个测量值(1115要精确--对于单个测量，我知道如何做到这一点)。
我的数据如下：
Date Sales
0 2013-01-01 0
1 2013-01-01 0
2 2013-01-01 0
3 2013-01-01 0
4 2013-01-01 0
... ... ...
1017204 2015-07-31 9082
1017205 2015-07-31 10708
1017206 2015-07-31 7481
1017
浏览 1提问于2021-05-23得票数 0
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选择多个显式行和列，然后计算平均
大家好，谢谢你们看这个问题。我正在使用pokémon数据集，并希望选择显式行和列，然后计算该值的平均值。
使用的列是type_1、generation和total_points。
行值为Grass和1
Grass对应于type，1对应于generation。
grass_total_points = pokedex.loc[pokedex.type_1 == 'Grass', ['total_points']].mean()
上面的代码可以工作，并返回所有8代的所有草类型的总平均值，但我想逐代检索它们。
gen_1 = poke
浏览 0提问于2020-09-28得票数 1
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我成功地从futbin.com上获取了国际足联19名球员的时间序列价格数据。我现在已经有超过200‘，000行的玩家和价格数据。对于每个玩家，我有大约17种不同的价格(有各自的时间戳)
我现在想做一个新的数据帧，每个玩家只有一行，价格应该是这个特定玩家一段时间内的平均价格。每个玩家都有一个唯一的"Futbin_ID“号。直到现在我还不知道该怎么做。如果有人能帮我的话我会很感激的。
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
3回答
我有一个有着0.1米网格的深度列的数据。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'depth': [1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1 ],
'350': [7.898167, 6.912074, 6.049002, 5.000357, 4.072320, 3.070662, 2.560458, 2.218879, 1.892131, 1.588389, 1.573693],
'351
浏览 1提问于2018-09-19得票数 4
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我想按组计算数据集中某一列的平均值和另一列的加权平均值，使用.agg()函数在中计算。我知道有几个解决方案，但它们并不是很简洁。
这里已经发布了一种解决方案( )，但它仍然不太灵活，因为权重列是在lambda函数定义中硬编码的。我希望创建一个更接近于此的语法：
(
df
.groupby(['group'])
.agg(avg_x=('x', 'mean'),
wt_avg_y=('y', 'weighted_mean', weights='weight')
)
下面是一个完全可用的代码示
浏览 4提问于2020-05-15得票数 2
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很抱歉，如果以前有人问过类似的问题，我到处找，但找不出解决办法。
我的数据如下所示，除了更多的学科(数学、科学、历史等)：
data = {'Group':['Winner','Winner','Loser','Loser'],
'MathStudy': ['Read','Read','Notes','None'],'ScienceStudy': ['Tutor','Read
浏览 3提问于2021-02-23得票数 0
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熊猫群中的固定价值
、、、
我试着计算这里每一行的加权分数。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
index firm sales burgers
0 McDonalds 100 2
1 McDonalds 100 1
2 McDonalds 100 3
3 McDonalds 100 2
4 McDonalds 100 4
5 Burger King 105 1
6 Burger King 105 1
7 Burger King 105 1
8 Bur
浏览 2提问于2022-05-18得票数 0
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熊猫群
、、
用熊猫群来获取最后n个实例的平均值的最好方法是什么？
例如，我有这样一个dataframe：
frame = pd.DataFrame({'Student' : ['Bob', 'Bill', 'Bob', 'Bob', 'Bill', 'Joe', 'Joe', 'Bill', 'Bob', 'Joe'],
浏览 2提问于2014-03-30得票数 6
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熊猫添加栏比较结果
、、、
如何为数据帧中的每一行添加比较列(即lead)。它应该取列平均数(总体领导平均数)并减去它的每月平均数。这可以用apply和lambda使用groupby来完成吗？
也就是说，我如何创建一个额外的比较列Lead_Diff，即行项“每月平均读取”与其整体/列平均值的差异。下面是我的数据模型，谢谢。
info = {'date': ['01-18', '02-18', '03-18', '01-18','02-18','01-18','03-18'],
浏览 1提问于2018-12-17得票数 2
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我已经导入了一个excel表，它有一系列的表。熊猫的数据图是这样的：
1 2 3 4
0 3 2 7 2
1 4 2 8 1
2 5 1 4 1
3 6 0 2 3
NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN
1 2 3 4
0 3 2 2 1
1 3 3 9 1
2 3 1 5 1
3 2 9 4 1
......
我想平均每个单元格中的所有值。每个表的第1列第0行中的平均值)，从而生成一个
浏览 3提问于2021-10-05得票数 1
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对于某些多索引(index_col [1])，如何获得横轴为0的平均值？我有过
df：
1 2 3
h a 1 4 8
h b 5 4 6
i a 9 3 6
i b 5 2 5
j a 2 2 2
j b 4 4 4
我想要创建跨轴0 ('a'，'b'，'a'，'b')的第二个指标值的df1平均值。
df1：
1 2 3
0 a 4 3
浏览 4提问于2017-03-08得票数 1
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我有一个熊猫的数据，包含(商店，产品，价格)的信息，为不同的日子，如这一天。
df = pd.DataFrame(data={'day': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 2, 4, 5],
'shop': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b&#
浏览 2提问于2021-10-08得票数 0
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Lat Lon Year Area Value group_a group_b
-31.3484 -60.0629 2019 70 24 a ia
-26.8443 -64.5456 2020 492 12 a ia
-27.6536 -62.2072 2017 173 111 b md
-26.4552 -61.4804 2020 255 76 b ct
-35.6044 -63.5238 2019 204 12 a de
浏览 1提问于2022-08-08得票数 0
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我有一个数据集，它有一个连续的行和一个“标记”(数字0,1,2，…)这表明所有这些行都属于同一“图片”(例如标记=0，0，0，0，1，1，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，.)。现在，我希望我的程序给出每个‘图片’的平均值，例如，所有的数字=0都属于图0，并计算出该标记内整个数据帧的平均值。到目前为止，我尝试过这个：
###Read data in:
df = pd.read_csv(path_i, sep = ",")
#### Calculate means per picture:
number = 0
for i in df:
pic
浏览 1提问于2017-12-11得票数 0
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我有一个X和Y列的数据格式，如下所示。
我需要添加另一列Z，它是当前和前2行Y列的平均值。同时，当X值发生变化时，应按如下所示重新计算平均值。我知道我可以对整个数据使用shift函数来计算平均值，但是当X值发生变化时，我如何重新计算平均值。
X Y Z
a 1 1
a 2 1.5
a 3 2
a 4 3
b 10 10
b 20 15
b 30 20
浏览 1提问于2017-06-09得票数 2
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我有一个数据集，其中包含列household_key、age_group、income_group和day。对于每个家庭，每个家庭购物的每一天都有一行。我想找出每个年龄组在研究期间平均有多少不同的购物天数。我试着按年龄组分组并计算唯一日期的数量，但我想获得每个组中每个家庭的唯一日期，而不仅仅是每个组中的唯一日期，然后我想要平均值和标准差之类的东西。我试过了：
df.groupby('age_group', as_index=False).agg({'DAY': 'nunique'})
但这忽略了家庭，我也试过了：
df.groupby(['
浏览 14提问于2019-11-20得票数 0
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熊猫群居
、、、、
我有一个数据文件，其中包括城市名称，他们的身份证代码和工资数额在这些国家和一些更多的信息。我想用groupby方法和groupby(国家、id和城市)来制作一个表格，并找出平均工资值。我这样解决这个问题：
file.groupby(['country_id',"city"])['salary'].mean()
这段代码显示的是整个工资的平均值。如果我想把工资分成几个区间，例如平均值在范围内(0,5000)和(5000,10000)，那么最简单的方法是什么？还有其他写2循环的方法吗？
浏览 6提问于2022-05-28得票数 0
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我正在使用以下多索引数据文件：
我想得到按“日期”、“扇区”分组的所有行的“EY”列的平均值，但前提是EST_UNIV == 1。
我可以做以下几点：
这使我得到了我所需要的大部分，但是您会注意到行的#从6553降到1313。
即使EST_UNIV == 0，我也希望为原始数据like中的所有行提取值，但我希望平均计算仅适用于EST_UNIV == 1的行。
非常感谢您的帮助！
浏览 1提问于2022-11-03得票数 0
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我有一个有200,000行的DataFrame，由下面的代码生成：
In [5]: def create_df():
...: df = {}
...: for col_name in ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']:
...: df[col_name] = np.tile(list(range(100000)), 2)
...: return pd.DataFrame(df)
我正在尝试执行一些下游应用程
浏览 1提问于2021-10-16得票数 1
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