创建动态范围并计算平均值

Question

我想使用动态范围创建一个附加列，其中包含基于 A 列的平均值。

import numpy as np
import pandas as pd
    
test = {'A' : [100, 120, 70, 300, 190, 70, 300, 190, 70],
        'B' : [80, 50, 64, 288, 172, 64, 288, 172, 64],
        'C' : ['NO', 'NO', 'YES', 'NO', 'YES', 'YES', 'NO', 'YES', 'YES'],
        'D' : [0, 1, 0, 3, 2, 2, 3, 1, 4] }

df = pd.DataFrame(data=test)

     A      B      C      D    
0   100    80     NO      0
1   120    50     NO      1
2    70    64    YES      0
3   300   288     NO      3
4   190   172    YES      2
5    70    64    YES      2
6   300   288     NO      3
7   190   172    YES      1
8    70    64    YES      4

当C 列中的项目为YES 时，将D 列中的值作为起始行索引，将当前行-1 的行索引作为最高行索引，从A 列中的动态范围中获取平均值.

下面是我想要达到的结果。

     A      B      C      D    Dyn_Ave    
0   100    80     NO      0     NaN
1   120    50     NO      1     NaN
2    70    64    YES      0     110
3   300   288     NO      3     NaN
4   190   172    YES      2     185
5    70    64    YES      2     187
6   300   288     NO      3     NaN
7   190   172    YES      1     175
8    70    64    YES      4     188

我在创建列时尝试使用 np.where 方法，尽管我遇到了以下错误 - TypeError: Cannot index by location index with a non-integer key

df['Dyn_Ave'] = np.where(df['C'] == 'YES', df['A'].iloc[df['D']:df.loc['C'][-1]].mean(), np.nan)

Answer 1

我们试试吧：

s = df['A'].cumsum().shift(fill_value=0)

df['Dyn_Ave'] = np.where(df['C'] == 'YES', 
                         (s - s.reindex(df['D']).values) / (np.arange(len(df)) - df['D']),           
                         np.nan)

输出：

     A    B    C  D     Dyn_Ave
0  100   80   NO  0         NaN
1  120   50   NO  1         NaN
2   70   64  YES  0  110.000000
3  300  288   NO  3         NaN
4  190  172  YES  2  185.000000
5   70   64  YES  2  186.666667
6  300  288   NO  3         NaN
7  190  172  YES  1  175.000000
8   70   64  YES  4  187.500000

---

解释：让我们先暂时忘记C=='YES'，关注动态平均值。从行df['D'] 到行j-1 的平均值可以看作是

(cumsum[j-1] - cumsum[df['D']-1])/(j-df['D'])

或：

(cumsum.shift()[j] - cumsum.shift()[df['D']) / (j-df['D'])

这就是为什么我们首先计算 cumsum，然后将其移位：

s = df['A'].cumsum().shift(fill_value=0)

为了获得df['D'] 处的 cumsum，我们使用 reindex 并传递底层 numpy 数组进行减法：

(s - s.reindex(df['D']).values)

行数可以很容易地看成：

(np.arange(len(df)) - df['D'])

最后一部分只是填写C=='YES'，就像你试图完成的那样。

Answer 2

你可以使用df.apply，但是会比np.where慢。

df['Dyn_Ave'] = df[df.C == 'YES'].apply(lambda x: np.round(df.A.loc[x.D:x.name-1].mean()) ,axis=1)
df

输出：

     A    B    C  D  Dyn_Ave
0  100   80   NO  0      NaN
1  120   50   NO  1      NaN
2   70   64  YES  0    110.0
3  300  288   NO  3      NaN
4  190  172  YES  2    185.0
5   70   64  YES  2    187.0
6  300  288   NO  3      NaN
7  190  172  YES  1    175.0
8   70   64  YES  4    188.0