基于不同列的具有可变窗口的 Pandas 滚动平均值

Posted 2023-03-12

【中文标题】基于不同列的具有可变窗口的 Pandas 滚动平均值

【英文标题】：Pandas rolling mean with variable window based on an different column

【发布时间】：2021-12-11 02:56:10

【问题描述】：

我想在一个窗口上执行滚动平均值，该窗口取决于我的 DataFrame 中列的值。谁能帮我？这是一个起点：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng.integers(0, 100, size=(100, 2)), columns=list('AB'))
df.loc[:,'B']=df['B']//10

现在我想获得基于 B 列窗口的系列 df.A 的滚动平均值。例如，如果 df.B[0] 值 3 my_series[0]=df.A.rolling(3).mean()[0] 等等 my_series[1] 等...

你能帮帮我吗？感谢您的宝贵时间。

【参考方案1】：

一种选择是循环遍历数据框，并为每一行分配一个等于 rolling_mean 的新列。

df['rolling_mean'] = np.nan
for ind in range(len(df)):
    df.loc[df.index[ind], 'rolling_mean'] = df.A.rolling(df.loc[df.index[ind], 'B']).mean()[ind]