在pandas python中创建年周期的滚动平均值
，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库：
import pandas as pd- 创建一个包含日期和数值的DataFrame：
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01', '2022-06-01'],
'数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df.set_index('日期', inplace=True)- 使用rolling函数计算滚动平均值：
rolling_mean = df['数值'].rolling(window='365D').mean()这里的window参数设置为'365D'表示滚动窗口为365天，即一年的周期。
- 打印结果：
print(rolling_mean)完整的代码示例如下：
import pandas as pd
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01', '2022-06-01'],
'数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df.set_index('日期', inplace=True)
rolling_mean = df['数值'].rolling(window='365D').mean()
print(rolling_mean)这样就可以在pandas python中创建年周期的滚动平均值了。
推荐的腾讯云相关产品：无
注意：本答案不涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。
相关·内容
我正在尝试计算时间序列数据的滚动平均值。然而，当我使用window='365D‘和window=365时，似乎有差异，为什么会这样呢？ import pandas_datareader as pdr
import datetime
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime(2018, 12, 31)
aapl = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start, end)['Close']
mean_365D = aapl.rolling('
浏览 39提问于2020-04-07得票数 0
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1回答
我有一个下面的数据集，其中我有一个按项目逐月的可用性百分比。我希望能够计算项目的月度平均值以及滚动平均值。我可以成功地创建月度平均值，但对于滚动平均值，Tableau似乎正在取月平均值，并将其求平均，以获得滚动平均值。这是不正确的。
我需要的是Tableau获取前几个月的所有可用性百分比，并基于此计算滚动平均值，而不是取前几个月的平均值。
有什么建议吗？打包的工作簿已加载到dropbox -
Item Availability Percentage Month
A 90% 1/1/2017
A 95% 2/1/2017
B 98% 1/1/2017
B 67% 2/1/
浏览 22提问于2018-01-13得票数 0
我正在将一个MSSQL数据库移动到MYSQL，并且决定将一些存储过程移到Python，而不是用MYSQL重写。我在Python3.5.4上使用Pandas 0.23。
旧的MSSQL基使用了许多窗口函数。到目前为止，我已经成功地使用pandas.Dataframe.rolling转换了Pandas，如下所示：
MSSQL
AVG([Close]) OVER (ORDER BY DateValue ROWS 13 PRECEDING) AS MA14
Python
df['MA14'] = df.Close.rolling(14).mean()
在python中，我被MSSQL函
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
1回答
熊猫滚滚舞
、、
我试着用滚动的方式计算ewma，就像滚动平均值，std等等.下面的代码不起作用，我不知道问题是什么。
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 5))
pd.rolling_apply(arg=a[0],
func=lambda x: pd.ewma(x, span=10),
window=10)
TypeError:只有size-1数组可以转换为Python标量。
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
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我正试图计算30天的滚动平均数。但是，在Tableau中，我必须使用window_avg(avg(varaible)，- 30，0)。这意味着它实际上是在计算每日平均数。它首先计算每天的平均值，然后计算过去30天的平均值。我想知道Tableau中是否有一个函数可以直接计算滚动平均值，比如pandas.rolling？
浏览 4提问于2018-04-27得票数 2
我试图在一个不规则的时间步进数据集上创建一个超过10分钟的滚动平均值。我得到下面显示的错误
Traceback (most recent call last):
File "asosreaderpandas.py", line 13, in <module>
df.rolling('10min').mean()
File "/opt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py", line 8900, in rolling
on=on
浏览 3提问于2020-02-23得票数 1
回答已采纳
这是我关于python/Panda的第一个问题。我是一个初学者，但我会尝试解释我希望简单的问题。我喜欢滚动窗口函数，现在用它来计算平均值：
import pandas as pd
import random as r
d = [r.random() for i in range(0,100)]
df = pd.DataFrame(d, columns=['Values'])
df['rolling mean'] = df['Values'].rolling(30).mean()
df‘’Values‘是一个带有随机浮动(用于测试目的)的列。它的
浏览 0提问于2019-03-19得票数 1
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1回答
我有一些关于多周期实验的原始周期数据。在我的分析中，我只需要一个周期，但想要使用整个数据阵列，以获得准确性。所以我需要得到的不是MATLAB计算的绝对平均值(这很容易，用平均值(数据))，而是每一次的平均值(相对于周期，我也不知道)。
对怎么做有什么建议吗？非常感谢!
浏览 6提问于2014-05-14得票数 0
2回答
我想要计算252天滚动期间的滚动平均值，但只有当252天的数据在表中可用，否则行的空值。目前我使用的是这个查询：SELECT datestamp, symbol, avg(close) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY datestamp ROWS BETWEEN 251 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM daily_prices。
如果252天的数据不可用，它也会给出平均值。我想要一个确切的结果，就像我们通过定义min_period值来定义pandas滚动函数一样。
浏览 23提问于2021-11-24得票数 1
我有每日数据，我想通过使用前3个值的滚动平均值来扩展它(而不是创建新列)。在创建该值之后，我希望能够使用它来预测以下内容，等等。这是我的数据：
Date Value
6/1/2020 15
6/2/2020 12
6/3/2020 14
6/4/2020 15
6/5/2020 10
我想每次都用滚动平均值(window =3)扩展数据帧：
Date Value
6/1/2020 15
6/2/2020 12
6/3/2020 14
6/4/2020 15
6/5/2020 10
6
浏览 2提问于2020-08-27得票数 0
1回答
具有不规则边界的滚动平均值
、、、、
我正在对我的数据使用滚动均值来平滑它。我的data可以在上找到。
我的原始数据的一个插图是；
目前，我正在使用
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('data.xlsx')
data = np.array(data, dtype=np.float)
window_length = 9
res = pd.rolling_mean(np.array(data[:, 2]), window_length, min_periods=1, center=True)
这是我在应用window_len
浏览 2提问于2017-05-30得票数 0
1回答
我想计算几家公司的平均调整后收益。我有每月的数据。我想计算过去12个月的滚动平均值。之后，我需要从月度回报中减去滚动平均值。
首先，我使用quantmod和lapply来计算回报：
library(quantmod)
stocks=new.env()
startDate=as.Date("2008-07-31")
endDate=as.Date("2019-06-30")
tickers=c("ADS.DE","DAI.DE","BMW.DE")
getSymbols(tickers,src="y
浏览 1提问于2019-08-06得票数 0
1回答
我想创建一个既显示真实数据又显示数据平滑版本的图。现在，我使用以下脚本：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# DataFrame of 321 values
df = pd.read_csv('data.csv')
r = df.rolling(window=10, center=True, on='Value').mean()
fig = plt.figure()
ax = df['Value'].plot(style='--', c='b
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
我有一个大型数据集：
Time, Value
01.01.2018 00:00:00.000, 5.1398
01.01.2018 00:01:00.000, 5.1298
01.01.2018 00:02:00.000, 5.1438
01.01.2018 00:03:00.000, 5.1228
01.01.2018 00:04:00.000, 5.1168
.... , ,,,,
31.12.2018 23:59:59.000, 6.3498
数据是从一年中的minute日到一年中的last日的一个last数据。
我想使用Pandas来平均每5天找到一次。例如：
从01.
浏览 0提问于2019-06-27得票数 3
回答已采纳
我在Windows上使用Python2.7，我的输出是一个包含15行的表格，需要比整个屏幕的宽度更大的宽度才能正确显示。
我使用了pandas.set_option('display.width', 1920)来让它工作。但是，会发生自动换行。我想让Python Shell获得一个水平滚动条。已在配置空闲下检查，但找不到它。它只需要像我们用记事本得到的简单的自动换行选项一样。
编辑:我已经尝试了标记为可能重复的问题中解释的方法。这不会创建一个正常工作的工具栏。文本仍然是换行的。工具栏图形是存在的，但它是灰色的，没有任何功能。
浏览 0提问于2016-11-13得票数 0
2回答
我目前正在寻找一个有条件的滚动平均值。我创建了一个简化的数据集来演示:在这个数据集中，我们有3家商店和2种产品，它们的销售量超过4天。
，
考虑到实际的数据集包括数千个商店和数百个产品，我试图在相同的数据中实现存储/产品的每个组合的滚动平均计算。
通过使用下面的代码，我可以计算每条线的滚动平均值，
import pandas as pd
df = pd.read_csv (r'path\ConditionalRollingMean.csv')
df['Rolling_Mean'] = df.Quantity.rolling(2).mean()
甚至是
df[&
浏览 2提问于2019-09-13得票数 1
1回答
有一种简单的方法来计算三维阵列中一个轴上的滚动平均值吗？假设我有一个包含x，y和时间轴的数组，我想要所有x和y的时间轴上的滚动平均值。对于一维数组，我使用熊猫：
import pandas as pd
rolling_array = pd.Series(array).rolling(window=window).mean()
但这并不适用于多维数据。
编辑：
我的数组看起来如下：
import numpy as np
array = np.random.rand(100,100,200)
我要axis = 2上的滚动平均值
浏览 2提问于2020-09-17得票数 3
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2回答
我想为我的评估运行一个滚动1000窗口的数据集OLS regression estimation，该数据集位于以下网址：
我尝试在pandas版本0.20.2中使用以下Python脚本。
# /usr/bin/python -tt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
df = pd.read_csv('estimated.csv', names=('x','y
浏览 4提问于2017-06-23得票数 6
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1回答
我正在尝试使用pandas创建一个滚动平均值，但是是一个年度周期(这样12月31日的滚动平均值将考虑1月份的值，而1月份的滚动平均值将使用12月份的值)。有没有人知道有没有一种内置的或其他优雅的方法来做到这一点？
到目前为止，我想出的唯一方法是创建年度周期，然后在闰年重复(因为年度周期包括2月29日)，取滚动平均值(或标准差等)，然后在年中进行裁剪。一定有更好的解决方案！这是我的尝试：
import pandas as pd
import numpy as np
import calendar
data = np.random.rand(366)
df_annual_cycle = pd.D
浏览 4提问于2020-02-22得票数 0
如何使用Pandas计算GroupBy对象的滚动均值？
我的守则：
df = pd.read_csv("example.csv", parse_dates=['ds'])
df = df.set_index('ds')
grouped_df = df.groupby('city')
grouped_df是什么样子的：
我希望使用Pandas计算我的GroupBy对象中每个组的滚动平均值？
我试过pd.rolling_mean(grouped_df，3)。
下面是我遇到的错误：
AttributeError：'Da
浏览 1提问于2015-10-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我正试图在我的ubuntu机器上安装熊猫库，但它没有安装。
pip install pandas
pip3 install pandas
我用过pip安装熊猫
Downloading/unpacking pandas
Downloading pandas-0.25.1.tar.gz (12.6MB): 12.6MB downloaded
Running setup.py (path:/tmp/pip-build-WzvvgM/pandas/setup.py) egg_info for package pandas
Traceback (most recent call last
浏览 0提问于2019-08-27得票数 6
在R中，您可以计算具有指定窗口的滚动平均值，该窗口每次可以移动指定的量。 然而，也许我只是在任何地方都没有找到它，但似乎你不能在pandas或其他Python库中做到这一点？ 有没有人知道解决这个问题的办法？我给你举个例子来说明我的意思： ? 这里我们有两周一次的数据，我正在计算两个月的移动平均值，它移动了一个月，也就是2行。 所以在R中，我会这样做：two_month__movavg=rollapply(mydata,4,mean,by = 2,na.pad = FALSE)在Python语言中是不是没有等价物？ EDIT1： DATE A DEMAND ... AA
浏览 62提问于2019-01-22得票数 11
我有从2017年开始的每日netcdf文件(365 'name_file.nc')，在我的日常基础知识中，我使用NCO库和matlab进行一些操作。
我使用matlab计算平均值，但现在我正在研究如何使用NCO或Python来计算平均值。(实际上我是并行的，所以我在迁移过程中)
主要任务是读取7个.nc文件(每周)，并使用平均值创建一个新的.nc文件。
一些想法？
谢谢!
浏览 55提问于2017-12-30得票数 1
4回答
例如，我从呼吸记录中得到了一个信号，由于打哈欠而产生了许多尖峰。我试着用熊猫的滚动均值函数把它去掉，但是没有用。此图上的绿色空间是使用滚动平均值的结果。
import pandas as pd
RESP=pd.DataFrame(RESP)
RESP_AV=pd.rolling_mean(RESP,50)
我对过滤数据知之甚少，在pandas中也找不到任何其他方法来消除这种尖峰，所以我的问题是到哪里去寻找答案。RESP.head()的结果是：
0 -2562.863389
1 -2035.020403
2 -2425.538355
3 -2554.280563
4 -2242.438367
浏览 13提问于2016-06-01得票数 4
回答已采纳
我想在我的数据集中计算7天滚动平均值。
transaction_week.dtypes
transaction_week.dtypes
zisk_obj float64
datetime_add datetime64[ns]
dtype: object
这是：
transaction_week["mean_weeks_zisk_obj"] = transaction_week.rolling('7D').mean()
这是：
transaction_week["mean_weeks_zisk_obj"] = t
浏览 52提问于2021-12-15得票数 2
回答已采纳
我想做的就是这样：
通过rolling(5,center=True)获取数据系列的滚动窗口
将最大值和最小项放在窗口中。
计算剩余的3块数据的平均值。
如何通过pandas.DataFrame.rolling().apply()或pandas.DataSeries.rolling().apply()完成此操作
浏览 5提问于2016-12-30得票数 0
1回答
滚窗熊猫
、
我需要从我的时间序列中创建一个数据集，其中包含由滚动的重叠窗口组成的样本。也就是说，以特定的窗口大小和特定的步长拆分我的数据帧。
如何使用Pandas做到这一点？我看到有一个滚动窗口，但它用于对窗口中的值执行一些聚合(例如，计算滚动平均值)。我只对隔离这些重叠的窗口感兴趣。该怎么做呢？
因此输出将是数据帧，如下所示：
1, a
2, b
3, c
4, d
5, e
6, f
7, g
对于窗口大小3和步骤2，输出将是：
1, a
2, b
3, c
3, c
4, d
5, e
5, e
6, f
7, g
为了清楚起见，我知道如何为此编写一个函数，只是想检查一下Pandas中是否已经有
浏览 6提问于2016-11-16得票数 2
1回答
我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 5提问于2022-04-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我想将pandas qcut应用于滚动窗口。我不确定如何去做this...idea，就是花上20天，找到落在上四分位数中的值，找出上四分位数中值的平均值。并返回该滚动时间序列的平均值。 所以如果我有 s = pd.Series([5,6,10,12,13,13,20,21,22])
s.rolling(2,2).apply(lambda x: pd.qcut(x,5)) 这会导致 0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
dtype: float64 如何获得每个时间序列的qcut间隔？谢谢
浏览 12提问于2019-02-22得票数 2
1回答
在中，有一个滚动周期函数的正式示例。
使用的功能是什么？(给定N个滚动期)
对于一个简单的移动平均值，第一个N值应该是NA，但它们不是。
有99个数值，所以如果我把99个作为滚动周期，我想我会有一条直线，但它不是。
当我输入50和60时，似乎只有前50次之后的值才会改变。
有人知道这个函数吗，或者我怎么找到它？
浏览 3提问于2016-06-02得票数 1
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2回答
我能够创建这样的季度和每月PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], quarter=[1,2], freq="Q") # quarterly
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], month=[1,2], freq="M") # monthly
我希望能够创建这样的年度PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], freq="Y")
相反，这会引发以下错误：
Traceback (
浏览 4提问于2022-10-27得票数 3
回答已采纳
我正在尝试计算我创建的Python Pandas Pivot表中每一行的平均值。 我还想在数据透视表的底部添加每年的总和。 我想做的最后一步是取上面计算的每个月的平均值，并将其除以总平均值，以获得每年的平均分布。 import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2011, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 12, 31)
libor = web.DataReader('USD1MTD156N&
浏览 23提问于2019-01-06得票数 0
回答已采纳
我正在使用Python的pandas做一些统计工作，并使用以下代码打印数据描述(平均值、计数、中位数等)。
data=pandas.read_csv(input_file)
print(data.describe())
但是我的数据非常大(大约400万行)，而每行都有非常小的数据。所以不可避免的是，计数会很大，而平均值会很小，因此Python会这样打印它。
我只是想打印这些数字，只是为了方便使用和理解，例如，它最好是4393476而不是4.393476e+06。我用谷歌搜索了一下，我能找到的最多的是和其他类似的帖子。但只有当我已经在变量中有数字时，这才能起作用。但我的情况并非如此。在
浏览 0提问于2016-12-26得票数 30
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1回答
我是Python的新手，在使用pandas对一些数据重新采样时，我遇到了一个棘手的问题。
当我想对时间序列数据进行重采样时，应用算术平均函数是非常简单的。
例如：
假设ts是分钟频率的时间序列数据(在pandas中，它被封装在一个带有DatetimeIndex的pandas.Series对象中)。
要获得每组5分钟时段的算术平均值，方法很简单：
ts.resample('5min', how='mean')
但是，我如何用这种方式计算几何平均值呢？是否有类似上述的简单解决方案，例如：
ts.resample('5min', how='gm
浏览 1提问于2013-10-08得票数 0
我可以使用下面的代码从单个文件(具有ticker、date、OHLC和volume)构建一个框架，然后使用TA-lib构建技术指标。工作正常。我还可以使用"glob“将数千个csv组合成一个blob并导入到SQL中，然后针对sql (与其他插件)运行python脚本来解析这些值并构建技术指标值，然而，发生的情况是移动平均值并不是单独计算每个符号，而是仅计算SQL表(或csv)中所有符号的移动平均值，从而使一切变得混乱。换句话说，在第11行，滚动条已经从A更改为B，前10行都是滚动条A，TA-lib只是使用第11行的数据，就好像它是滚动条A的一部分数据一样，但现在，它是滚动条B。它应该
浏览 44提问于2021-01-06得票数 0
回答已采纳
对于这个论坛和一般的编码，我很抱歉，如果这是一个重复的问题，我将删除！
我目前正在使用python处理pandas，并试图在我的一个数据框列中找到一个平均值。
我已经创建了我的数据帧，并将其命名为'data'：data=pd.DataFrame()。
第一列是日期-时间列，我将其设置如下，将其转换为日期-时间：
data.iloc[:,0]= pd.to_datetime(data.iloc[:,0], format="%y/%m/%d %H:%M:%S") #yy/mm/dd hh:mm:ss
对于我感兴趣的数据列，我已经能够使用.mean()函数找到整个列的
浏览 2提问于2021-01-15得票数 2
3回答
最大滚量
、
这将计算A (类似于滚动平均值)在长度为K的滑动窗口上的“滚动最大值”。
import numpy as np
A = np.random.rand(100000)
K = 10
rollingmax = np.array([max(A[j:j+K]) for j in range(len(A)-K)])
但我认为，就性能而言，这是远远不够的。
我知道pandas库有，但是在我的项目中，我不想使用这个新的依赖项。
问题:是否有一种计算滚动最大值的简单方法？
浏览 5提问于2018-09-07得票数 6
我对Pandas和Python非常陌生，我根本不知道如何做一些在Excel中非常容易完成的事情。我希望能从社区中得到一点帮助。
假设我有以下内容，这是一个与梦幻足球相关的df，它有三列-“名称”、“年份”和“FantasyPts”。下面的代码。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom Brady', 'Tom Brady', 'Tom Brady', 'Patrick Mahomes', 'Patrick Mahomes',
浏览 2提问于2020-07-13得票数 3
回答已采纳
我希望在数据帧上执行滚动平均值，但滚动平均值必须覆盖时间戳中的列的长度。 例如，在time1中，计算所有列行(1)的滚动平均值，然后在time2上，对所有行(2)执行相同的计算，依此类推。随着时间戳的进展而对窗口进行进展。 此外，这是按组完成的。因此，如果它在组A上执行此操作，则必须进行某种重置，因为它会转到组B 它有点像这个主题：Computing rolling mean in data.table with adaptive window lengths 但是在python上，考虑到时间戳。 此外，数据集很大，因此它必须是最优的，迭代和循环将需要数年时间
浏览 59提问于2020-10-23得票数 0
回答已采纳
我有下面的pd.DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'],
'x1': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
'x2': [4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
浏览 1提问于2016-11-18得票数 1
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我正在尝试从这个源重新采样每小时一次的臭氧测量数据集-
下面是数据的头部：
structure(list(date_time = structure(c(1456844400, 1456848000,
1456851600, 1456855200, 1456858800, 1456862400, 1456866000, 1456869600,
1456873200, 1456880400, 1456884000, 1456887600, 1456891200, 1456894800,
1456898400, 1456902000, 1456905600, 1456912800, 145
浏览 0提问于2018-01-21得票数 0
1回答
我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 2提问于2022-04-26得票数 2
回答已采纳
2回答
我想要将pandas dataframe转换为矩阵，以便进行一些计算，例如，列平均值和行平均值。在转换为矩阵后，它仍然提供了一个漂亮的列和行。在R中，我可以使用as.matrix(Chicago)，这将给我一个很好的矩阵，如下所示： ? 然而，当我在python中使用np.asmatrix(chicago)时，它给了我： ? 我想知道python有没有可能得到像R这样好的输出，这也允许我做行均值或列均值。谢谢!
浏览 35提问于2020-08-20得票数 1
1回答
假设我有以下数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'distance':[2.0, 3.0, 1.0, 4.0],
'velocity':[10.0, 20.0, 5.0, 40.0] })
给出数据
distance velocity
0 2.0 10.0
1 3.0 20.0
2 1.0 5.0
3 4.0 40.0
我如何计算速度列的平均速度与
浏览 3提问于2017-11-24得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在使用Pandas在python中对熊猫的数据点进行分组：
grouped = data.groupby(pd.TimeGrouper('30S'))
我想知道是否有一种实现窗口重叠的方法，就像在这个问题中建议的那样：，同时将熊猫的数据作为数据结构。
更新:经过测试的三种解决方案的时间安排如下所示，滚动平均值似乎更快：
%timeit df.groupby(pd.TimeGrouper('30s',closed='right')).mean()
%timeit df.resample('30s',how='mean&#
浏览 5提问于2013-08-22得票数 4
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我正在使用Jupyter Notebook分析一个包含电影数据的.CSV文件。我已经创建了一个较小的示例来显示我所遇到的问题。以下是与一部电影相关的年份和分数的示例。如果给定的电影在同一年，我想找出该年所有电影的平均值，并在图表中显示平均值。它目前只显示最高分。 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xx = [ 1994, 2008, 2010, 2018, 2018] #year
yy = [ 8.9, 9.0, 8.8, 7.8, 5.2] #scores
plt.bar(xx,
浏览 2提问于2020-09-05得票数 0
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如何将缺失值或具有0的值与python中Pandas中两个附近非零值的平均值相加，如图所示 ?
浏览 24提问于2021-07-23得票数 0
我正在尝试清理python (pandas)中的数据集(Csv)。
在预计投资列中，我有包含2个数字的数据。例如30-35，我如何才能得到this的平均值，以便该字段包含32.5
浏览 0提问于2017-09-08得票数 1
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按时间滚动平均而不是在R中观察
、、、、
我有一个数据集，日期是随机发生的。例如：
10/21/15、11/21/15、11/22/15、11/28/15、11/30/15、12/12/15等
我希望创造一个滚动的平均时间，而不是在观察水平。例如，如果我想做过去7天的移动平均值。我不想看最后7排，而是看最后7天。
举个小小的例子：
dates = c('2015-08-07', '2015-08-08','2015-08-09','2015-09-09','2015-10-10')
value = c(5,10,5,3,2)
df=data.fram
浏览 0提问于2015-12-14得票数 5
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我有一只熊猫的数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'id': [1,2,3,4,5],
'rate': [0.5,0.4,0.5,np.nan,np.nan],
})
我想用前三个值的滚动平均值替换rate列中的NaNs。
预期产出：
浏览 8提问于2021-12-30得票数 1
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