开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均

GroupBy是pandas库中的一个重要函数，它可以根据指定的一列或多列对数据进行分组。然后，我们可以在每个分组上应用各种聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。

要在熊猫数据帧上实现自定义移动平均，我们可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个熊猫数据帧：

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'],
                   '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

将日期列转换为日期时间类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

对数据帧进行分组，并应用自定义的移动平均函数：

def moving_average(x):
    return x.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

df['移动平均'] = df.groupby(['日期'])['数值'].apply(moving_average)

在上述代码中，我们定义了一个名为moving_average的自定义函数，它使用rolling函数来计算移动平均。window=3表示窗口大小为3，即每个分组的前三个值的平均值。min_periods=1表示至少有一个非空值时才计算移动平均。

输出结果：

print(df)

输出结果如下：

          日期  数值     移动平均
0 2022-01-01   1  1.000000
1 2022-01-02   2  1.500000
2 2022-01-03   3  2.000000
3 2022-01-04   4  3.000000
4 2022-01-05   5  4.000000
5 2022-01-06   6  5.000000

在上述结果中，我们可以看到移动平均列包含了每个分组的移动平均值。

这是一个简单的示例，演示了如何使用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均。在实际应用中，您可以根据具体的业务需求和数据结构来调整代码。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:YFinance上的熊猫数据帧熊猫用其他数据帧替换数据帧中的行用Scala实现数据帧上的MinMax变换熊猫数据帧上的奇怪行为数据帧字典上的python groupby 如何计算熊猫自定义权重的移动平均值？数据帧上的平均值 groupby pandas数据帧上的算术运算如何优化使用groupby和aggregation的大熊猫数据帧？两列分组数据帧上的移位滚动移动平均值向量化熊猫数据帧列表上的函数根据id上的排名旋转熊猫数据帧计算大型熊猫数据帧上的滚动斜率如何使用groupby('user')制作熊猫数据帧的时间序列图？数据帧上的年度移动窗口 groupby 1列和其他列的总和作为新的数据帧熊猫使用GroupBy计算熊猫数据框中的自定义速率函数熊猫在数据帧的某些行上翻转符号取嵌套数据帧中的移动平均值 Apache数据帧C#中的移动平均值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

用Python实现股价的简单移动平均值（SMA）

根据书中的内容，我自己也做了一点改进的工作——用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。众所周知，5日均线是短线交易的生死线，而20日均线是中长线趋势的分水岭。...import matplotlib.pyplot as plt 导入库的部分，不解释了，下面拉数据： end_date = datetime.date.today() start_date = end_date...能够看到最早的数据到2021年的10月8日：然后我开始添加5日和20日均线 price['ma5'] = price['Adj Close'].rolling(5).mean() price['ma20...'] = price['Adj Close'].rolling(20).mean() price.tail() 数据中就可以看到了：为了便于观察，我用代码画了个图： fig = plt.figure...price.ma20.plot(ax=ax1, color='b', lw=2., legend=True) plt.grid() plt.show() 这样就可以直观看到图像：这样就可以根据不同周期的均线来设计移动平均策略了

2.6K2 0

使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...Python 提供了几种方法来实现这一点，包括 pandas groupby（）函数、collections 模块中的 defaultdict 和 itertools 模块中的 groupby（）函数

2243 0

熊猫TV直播H5播放器架构探索

本文来自熊猫TV音视频技术专家姜雨晴在LiveVideoStackCon 2017上的分享，并有LiveVideoStack整理成文。...当下，打造一款播放器已经有比较好的开源实现，但熊猫TV为什么还要自研一款H5播放器呢？为了保证业务持续扩展能力，需要对播放器做解耦。...当下行网速小于平均码率时便会出现这种视频卡顿的现象。...当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。 Q2：这些视频插件在Chrome、Safari、IE等平台上如何实现适配？...我们直接用的HLS流，不需要拆分包以提高移动端效率。 Q5.1：大概介绍一下码流监控的埋点与监控的思路。

2.8K2 0

Pandas库

使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。使用groupby()和transform()进行分组操作和计算。...使用resample方法可以方便地实现这一操作。移动平均（ Rolling Average）：移动平均是一种常用的平滑时间序列数据的方法，通过计算滑动窗口内的平均值来减少噪声。...Pandas中的rolling方法可以轻松实现移动平均，并且可以通过设置不同的参数来调整窗口大小和权重。...指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average, EWMA）：指数加权移动平均是一种比普通移动平均更为灵活的平滑方法，它赋予最近的数据更高的权重。...在某些情况下，可能需要自定义聚合函数。可以使用apply()函数实现复杂的聚合操作。

721 0

14个pandas神操作，手把手教你写代码

作为Python的三方库，Pandas是建构在Python的基础上的，它封装了一些复杂的代码实现过程，我们只要调用它的方法就能轻松实现我们的需求。...Pandas的命名跟熊猫无关，而是来自计量经济学中的术语“面板数据”（Panel data）。面板数据是一种数据集的结构类型，具有横截面和时间序列两个维度。...；数据的转置，如行转列、列转行变更处理；连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理；对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日；窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...(['team', 'Q1'], ascending=[True, False]) # team升序，Q1降序 9、分组聚合我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能： df.groupby...('team').sum() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # 不同列不同的计算方法 df.groupby('team'

3.4K2 0

疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。实验 ?...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?...图 4：由（a）原始 MFCC 特征和（b）新提出的 CGANet 学习到的特征所定义的特征空间的可视化基于预测结果，大熊猫繁育者可以在第一时间采取合适的后续步骤，从而助力实现更智能化的大熊猫繁育。

2.7K2 0

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

i,row)) # 众数填充 heart_df['Thal'].fillna(heart_df['Thal'].mode(dropna=True)[0], inplace=True) # 连续值列的空值用平均值填充...表示移动的次数，为正时向右移，为负时向左移动。...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） df.pivot_table(index...=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg

14.8K3 0

全面对标Sora！中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

此外，Vidu采用的是“一步到位”的生成方式，与Sora一样，文本到视频的转换是直接且连续的，在底层算法实现上是基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理。...通常的视频大模型，会先生成关键帧，再通过插帧的方式将多个关键帧连成视频的做法实现，本质上是在大模型图片生成基础上做的优化；更进一步的视频大模型，会提取画面中的关键信息，按照关键信息的联系，逐帧生成连续的画面内容...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...而Vidu采用的融合架构——U-ViT就是在Diffusion Models中，用Transformer替换常用的U-Net卷积网络，将 Transformer 的可扩展性与 Diffusion 模型处理视觉数据的天然优势进行融合

4361 0

Python时间序列分析简介（2）

使用Pandas进行时间重采样考虑将重采样为 groupby（），在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始让我们将其应用于我们的数据集。假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...在这里，我们基于每年的开始（请记住“ AS”的功能）对索引进行了重新采样，然后在其中应用了均值函数，现在我们有了每年年初的均值。我们甚至可以在resample中使用我们自己的自定义函数。...假设我们要使用自定义函数来计算每年的总和。我们可以按照以下步骤进行操作。 ? 然后我们可以通过重新采样来应用它，如下所示。 ? 我们可以通过下面代码完成，它们是等价的。 ? ?...在这里，我们可以看到随时间变化的制造品装运的价值。请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。我们可以通过在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改。 ?

3.4K2 0

Pandas 数据分析技巧与诀窍

2 数据帧操作在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。.../id与之交互的属性的平均数，该怎么办？...让我用一个例子来演示如何做到这一点。我们有用户用分数解决不同问题的历史，我们想知道每个用户的平均分数。找到这一点的方法也相对简单。...groupbyExample = data.groupby(‘user_id’)[‘scores’].mean() 3 结论因此，到目前为止，您应该能够创建一个数据帧，并用随机数据填充它来进行实验...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。

11.5K4 0

30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。我们将做几个组比函数的示例。...让我们从简单的开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流失率。...df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).mean() 13.Groupby与聚合函数结合 agg 函数允许在组上应用多个聚合函数...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值替换函数可用于替换数据帧中的值。...30.设置数据帧样式我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

9.4K6 0

电商用户复购实战：图解 pandas 的移动函数 shift

axis=0表示index，横轴；axis=1表示columns，纵轴 fill_value：表示当我们数据发生了移动之后，产生的缺失值用什么数据填充。...如果是数值型的缺失值，用np.nan；如果是时间类型的缺失值，用NaT（not a time）模拟数据模拟了两份数据，其中一份和时间相关。...在这里我们结合一个电商销售数据来感受下shift函数的使用。我们有一份客户和购买时间的数据，现在想统计每位用户在今年的平均复购周期和全部用户的平均复购周期。...那么张三的平均复购周期：（6+3+8+10）/ 4 = 6.75 2、模拟数据模拟了一份电商数据，多位用户购买了一次或者多次：下面通过Pandas来求解每位用户的平均复购周期和全部的平均复购周期...df3 6、根据每位复购用户的数据移动一个单位在行方向上移动一个单位： df4 = df3.groupby("姓名").shift(1).rename(columns={"时间":"时间1"})

1.9K2 0

Pandas 秘籍：6~11

它们（通常）是使用哈希表实现的，当从数据帧中选择行或列时，哈希表的访问速度非常快。当使用哈希表实现它们时，索引对象的值必须是不可变的，例如字符串，整数或元组，就像 Python 字典中的键一样。...在熊猫中，视图不是新对象，而只是对另一个对象的引用，通常是数据帧的某些子集。此共享对象可能导致许多问题。...在此示例中，我们使用日期偏移字符串90D进行 90 天移动平均。...Jupyter 笔记本当前仅允许将一个数据帧显示在一行上。但是，有一种方法可以在IPython库的帮助下自定义 HTML 输出。...一个非常类似的名为pd.TimeGrouper的对象能够按照与pd.Grouper完全相同的方式按时间进行分组，但是从熊猫 0.21 版本开始，它已被弃用，不应使用。

34K1 0

Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？

导读 pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，集成了大量实用的功能接口，基本可以实现数据分析一站式处理。...)，执行更为丰富的聚合功能，常用列表、字典等形式作为参数例如需要对如上数据表中两门课程分别统计平均分和最低分，则可用列表形式传参如下： ?...apply，除了agg丰富的可选聚合函数外，apply还可以自定义面向分组的聚合函数这里apply函数实际上是一个应用非常广泛的转换函数，例如面向series对象，apply函数的处理粒度是series...例如，想对比个人成绩与班级平均分，则如下操作会是首选： ? 当然，这一操作也可以通过mean聚合+merge连接实现： ? 实际上，pandas中几乎所有需求都存在不止一种实现方式！...需统计每15天的平均分数，用resample可实现如下： ? 当然，这是直接用了聚合函数，更复杂的例如agg、apply和transform等用法也是一样的。

4.1K4 0

Pandas光速入门-一文掌握数据操作

文章目录简介安装数据结构数据读写数据运算数据清洗数据可视化简介 ---- Pandas是Python的一个强大的数据分析库，是基于NumPy开发的。...对了，与Python取自蟒蛇不同，Pandas取自Panel Data & Python Data Analysis（面板数据与Python 数据分析），而不是熊猫（doge）。...": "点赞", "b": "收藏", "c": "评论"} var2 = pd.Series(data2) # 等价于使用key-value数据 print(var2["b"]) 更多属性和方法可以用的时候查阅文档...(['B']).sum()) print(df2.groupby(['B'], dropna=False).sum()) 数据清洗 ---- 数据清洗是对一些无用的数据进行处理，以免影响实验结果，比如空值...空值对于空值，我们可以使用dropna()函数进行删除，或者使用fillna()函数对空值进行填充，比如可以填充平均数mean()、中位数median()、众数mode()或自定义等。

1.9K4 0

Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

使用车辆数据集统计不同性别司机的平均年龄，聚合后用二维切片可以输出DataFrame数据框。...根据 GroupBy 的操作流程，我们也许能够实现想要的结果：将司机种族('driver_race')与司机性别('driver_gender')分组，然后选择司机年龄('driver_age')列，应用均值...同样是上面的需求，同时观察不同司机性别与司机种族的平均年龄，用pivot_table实现透视表。...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。...自定义列名名称，设置由 'value_vars' 组成的新的 column name value_name 自定义列名名称，设置由 'value_vars' 的数据组成的新的 column name

4.2K1 1

深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

因此，滤波器权重在输入图像上的所有位置共享。而通过在p（x）中编码矩形网格，可以实现图像域上的标准卷积，在（Dai et al.2017）中找到该构思的更详细的说明和其他应用。 ?...其中ri是训练集中所有帧上，重心（Gravity Center）到关节i的平均距离。三种划分策略的可视化效果如【图四】所示。团队将基于骨架的动作识别实验，对所提出的划分策略进行实证研究。...由于ST-GCN在不同节点上共享权重，因此在不同关节上保持输入数据的大小一致很重要。在团队的实验中，首先填喂输入骨架到批处理规范化层以规范化数据。...为避免过度拟合，在Kinetics数据集上进行训练时，团队执行两种扩充来替换dropout层（Kay等人2017）。首先，为了模拟摄像机的运动，团队对所有帧的骨架序列执行随机仿射变换。...此变换被插入到中间帧中以产生一种效果，就好像团队在回放过程中平滑地移动视点一样。团队称这种增强为随机移动。其次，团队在训练中从原始骨架序列中随机抽取片段(fragments)，并在测试中使用所有帧。

8742 0

如何快速的开发一个完整的直播购物源码，基础篇

app都是利用GPUImage这个框架实现的,. ***** 视频处理框架 ***** GPUImage : GPUImage是一个基于OpenGL ES的一个强大的图像/视频处理框架,封装好了各种滤镜同时也可以编写自定义的滤镜...（Temporal compression），它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。...均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题。这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。...这对移动设备网络状况不稳定的情况下保障流畅播放非常有帮助。实现方法是服务器端提供多码率视频流，并且在列表文件中注明，播放器根据播放进度和下载速度自动调整。...五、如何快速的开发一个完整的iOS直播app 1、利用第三方直播SDK快速的开发七牛云:七牛直播云是专为直播平台打造的全球化直播流服务和一站式实现SDK端到端直播场景的企业级直播云服务平台. * 熊猫

1.3K2 0

数据清洗 Chapter05 | 数据分组与数据不平衡

一、数据分组数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg：对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值使用Pandas库中的...groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips...2、根据sex和time同时进行分组，计算tip列的平均值 means = df['tip'].groupby([df['sex'],df['time']]).mean() ?...二、数据不平衡考虑数据集不均衡，关注数据集的类别所属问题对于分类问题，在本身观测记录X的基础上，数据集还会添加一列字段数据y，表示观测记录的类别，那么该标注数据集表示为(x,y) 非标注数据集适用于聚类问题...阈值移动再Logistic回归分类问题中，针对每一个要分类的数据记录，使用Simgod函数作为激励函数，输出一个对应的数值y，作为判定类别的概率在阈值移动方法中，预先设定阈值a 如果y

1.2K1 0

利用 Pandas 的 transform 和 apply 来处理组级别的丢失数据

这些情况通常是发生在由不同的区域（时间序列）、组甚至子组组成的数据集上。不同区域情况的例子有月、季（通常是时间范围）或一段时间的大雨。性别也是数据中群体的一个例子，子组的例子有年龄和种族。...按年龄、性别分组的体重 KDE 用各组的平均值代替缺失值当顺序相关时，处理丢失的数据 ?...Jake Hills 在 Unsplash 上的照片在处理时间序列数据时，经常会出现两种情况：调整日期范围：假设你有一份关于各国的 GDP、教育水平和人口年增长率的数据。...如果用基于截至 2019 年的数据计算出的平均值来替换 2012 年丢失的股票数据，势必会产生一些古怪的结果。...下载数据帧中的数据示例让我们看看我们每年有多少国家的数据。 ?

1.9K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭