【发布时间】:2015-03-24 13:02:28
【问题描述】:
非常基本的问题,但想知道:
在 pandas Dataframe 中平均每 2 行的“正确”方法是什么,因此最终只有一半的行数?
请注意,这与 rolling_mean 不同,因为它减少了条目数。
【问题讨论】:
标签: python pandas average rows
非常基本的问题,但想知道:
在 pandas Dataframe 中平均每 2 行的“正确”方法是什么,因此最终只有一半的行数?
请注意,这与 rolling_mean 不同,因为它减少了条目数。
【问题讨论】:
标签: python pandas average rows
一个快速的方法:
>>> s = pd.Series(range(10))
>>> s
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
>>> ((s + s.shift(-1)) / 2)[::2]
0 0.5
2 2.5
4 4.5
6 6.5
8 8.5
我猜“正确的方式”是这样的:
>> a = s.index.values
>>> idx = np.array([a, a]).T.flatten()[:len(a)]
>>> idx
[0 0 1 1 2 2 3 3 4 4]
>>> s.groupby(idx).mean()
0 0.5
2 2.5
4 4.5
6 6.5
8 8.5
但它会慢约 2 倍,并且随着尺寸的增加变得更糟。
【讨论】:
n 行进行平均或求和时,您的“正确”方式或使用列表的版本变得必要,除非有更好的方法来处理任意变化的n