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用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均

GroupBy是pandas库中的一个重要函数，它可以根据指定的一列或多列对数据进行分组。然后，我们可以在每个分组上应用各种聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。

要在熊猫数据帧上实现自定义移动平均，我们可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个熊猫数据帧：

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'],
                   '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

将日期列转换为日期时间类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

对数据帧进行分组，并应用自定义的移动平均函数：

def moving_average(x):
    return x.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

df['移动平均'] = df.groupby(['日期'])['数值'].apply(moving_average)

在上述代码中，我们定义了一个名为moving_average的自定义函数，它使用rolling函数来计算移动平均。window=3表示窗口大小为3，即每个分组的前三个值的平均值。min_periods=1表示至少有一个非空值时才计算移动平均。

输出结果：

print(df)

输出结果如下：

          日期  数值     移动平均
0 2022-01-01   1  1.000000
1 2022-01-02   2  1.500000
2 2022-01-03   3  2.000000
3 2022-01-04   4  3.000000
4 2022-01-05   5  4.000000
5 2022-01-06   6  5.000000

在上述结果中，我们可以看到移动平均列包含了每个分组的移动平均值。

这是一个简单的示例，演示了如何使用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均。在实际应用中，您可以根据具体的业务需求和数据结构来调整代码。

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相关搜索:Apache数据帧C#中的移动平均值 groupby 1列和其他列的总和作为新的数据帧熊猫 groupby pandas数据帧上的算术运算 YFinance上的熊猫数据帧两列分组数据帧上的移位滚动移动平均值使用GroupBy计算熊猫数据框中的自定义速率函数取嵌套数据帧中的移动平均值向量化熊猫数据帧列表上的函数如何优化使用groupby和aggregation的大熊猫数据帧？如何使用groupby('user')制作熊猫数据帧的时间序列图？

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