Python pandas 滚动意味着没有窗口 num 固定

Question

我希望添加两列 [std_dev, mean]，其中均值样本随着特定位置的日期继续扩展。

location   date              temp    std_dev    mean
NY         2014-02-01        60      
NY         2014-02-02        55      
NY         2014-02-03        70      
NY         2014-02-04        80      
LA         2014-02-01        80      
LA         2014-02-02        85      
LA         2014-02-03        75       

我找到了一篇解释滚动均值/标准差的帖子，我能够将其应用到表格中。但是我收到了 std_dev 的错误，因为位置的大小不是固定值。如何在不固定窗口大小的情况下引用它？

pandas rolling on a shifted dataframe

df['mean'] = df.groupby('location')['temp'].apply(pd.rolling_mean,4,min_periods=2).shift(1)

df['std_dev'] = df.groupby('location')['temp'].apply(pd.rolling_std,4,min_periods=2).shift(1)

非常感谢任何帮助!

Answer 1

我想你在找expanding ，例如

>>> df
   temp location
0    60       NY
1    55       NY
2    70       NY
3    80       NY
4    80       LA
5    85       LA
6    75       LA

>>> expander = df.groupby('location').temp.expanding(min_periods=2)

>>> orderify = lambda x: x.reset_index(level=0, drop=True).sort_index()

>>> df['mean'], df['std'] = map(orderify, [expander.mean(), expander.std()])

>>> df
  location  temp       mean        std
0       NY    60        NaN        NaN
1       NY    55  57.500000   3.535534
2       NY    70  61.666667   7.637626
3       NY    80  66.250000  11.086779
4       LA    80        NaN        NaN
5       LA    85  82.500000   3.535534
6       LA    75  80.000000   5.000000

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注意:在expander 上使用.agg 会很好，但从0.19.2 版开始，没有复杂的agg 在 groupby.rolling 或 groupby.expanding 上可用，所以这是不可能的。见

• > BUG/ENH: groupby.rolling.agg / Column(s) low already selected #15072