如何获得熊猫的滞后月平均值答案

【问题标题】：How to obtain the lagged monthly average value in pandas如何获得熊猫的滞后月平均值
【发布时间】：2021-08-16 11:58:21
【问题描述】：

我有这样的数据：其中 total_percentage_sale 是该时间段内产品的销售百分比。

date.       product      sale   total_percentage_sale
2019-01-01.  productA.   12.    30
2019-01-01.  productB.   10.    25
2019-02-01.  productC.   8.     20
2019-02-01.  productD.   10.    25

我想从 total_percentage_sale 列中获取滞后的月平均值。

【问题讨论】：

您的意思是对于特定的year/month group，total_percentage_sale 的average 是什么？
特定月份。总销售百分比的平均值为 25，但 1 月的平均值为 27.5，2 月的平均值为 22.5

标签： python pandas numpy data-science

【解决方案1】：

步骤：

首先转换data-type of the date.column todatetime`。
分别使用.dt.date /.dt.month提取year/month。
使用提取的值制作所需的组，并将total_percentage_sale 列与mean 函数聚合以获得所需的输出

df['date.'] = pd.to_datetime(df['date.'].str.strip('.'))
df.groupby([df['date.'].dt.year.values , df['date.'].dt.month.values]).agg({'total_percentage_sale' : 'mean'})

输出：

            total_percentage_sale
2019    1   27.5
        2   22.5

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个更简单的方法，它返回所需列的月平均值 -

df.groupby(['date'], sort=True)['total_percentage_sale'].mean()

【讨论】：