在pandas中,groupby是一个用于分组数据并进行聚合操作的强大工具。要查找最近30天和60天的数量平均值,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
df
的DataFrame,其中包含了日期和数量两列数据。你可以使用groupby
方法按照日期进行分组,并使用sum
方法计算每个日期的数量总和。代码如下:grouped = df.groupby('日期')['数量'].sum()
rolling
方法创建一个滚动窗口,以便计算最近30天和60天的数量平均值。代码如下:rolling_30d = grouped.rolling('30D').mean()
rolling_60d = grouped.rolling('60D').mean()
last_30d_mean = rolling_30d[-1]
last_60d_mean = rolling_60d[-1]
这样,last_30d_mean
和last_60d_mean
分别表示最近30天和60天的数量平均值。
在这个过程中,pandas提供了强大的数据处理和分析功能,使得我们可以方便地进行数据的聚合和计算。如果你想了解更多关于pandas的信息,可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云-数据分析与机器学习-pandas
请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能会根据实际情况和数据结构的不同而有所变化。
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