python - 利用 Pandas 内置进行聚合

Question

Pandas(或 NumPy？)是否有一些内置聚合可以用来优化下面标有 *** 的行？

    >>> import numpy as np
    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> df = pd.DataFrame({'A':[1,21,4,5,3,3,5,653,2], 'B':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
    >>> steps = 3
    >>>
    >>> values = df.iloc[:,0]
    >>> current = values[-steps:]
    >>> old = values[:-steps]
*** >>> mean = np.array([old[i::steps].mean() for i in range(steps)]) ***
    >>> df.iloc[-steps:,0] = current - mean
    >>> df1 = df.iloc[-steps:]
    >>> df1
           A  B
    6    2.0  7
    7  641.0  8
    8   -1.5  9

Answer 1

我们可以以向量化的方式计算平均值，由于for循环，这似乎是瓶颈，就像这样 -

mean = old.values.reshape(-1,steps).mean(axis=0)

对于数组大小可能无法被步数整除的情况，我们可以使用np.bincount -

ids = np.arange(a.size)%steps
mean= np.bincount(ids, a)/np.bincount(ids)