Python 具有条件的数据帧的聚合总和

Question

我有一个如下所示的数据框:

stuff datetime value
A 1/1/2019 3
A 1/2/2019 4
A 1/3/2019 5
A 1/4/2019 6
...

我想创建一个如下所示的新数据框:

stuff avg_3 avg_4 avg_5
A 3.4 4.5 5.5
B 2.3 4.2 6.1

其中avg_3是从今天起过去3天的平均值，avg_4是从今天起过去4天的平均值等按内容分组

我该怎么做？

我当前的代码:

df.groupby('stuff').apply(lambda x: pd.Series(dict(
    day_3=(x.datetime > datetime.now() - timedelta(days = 3)).mean(),
    day_7=(x.datetime > datetime.now() -timedelta(days = 7)).mean())))

提前致谢

Answer 1

在groupby之前创建 bool 掩码，通过 assign 添加新列和 groupby 以及 mean:

m1 = df.datetime >  pd.datetime.now() - pd.Timedelta(days = 3)
m2 = df.datetime >  pd.datetime.now() - pd.Timedelta(days = 7)

df = df.assign(day_3=m1, day_7=m2).groupby('stuff')['day_3','day_7'].mean()