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pandas - 以功能为键的熊猫 groupby

问题描述

我想以 3 年的时间跨度计算平均值。我的数据是这样的：

import pandas as pd 
import numpy as np

N=120
data = {'p1': np.random.randint(50,100,N),
        'p2': np.random.randint(0,100,N),
        'p3': np.random.randint(10,70,N)
        }
df = (pd.DataFrame(data, index=pd.bdate_range(start='20100101', periods=N, freq='BM'))
      .stack()
      .reset_index()
      .rename(columns={'level_0': 'date', 'level_1': 'type', 0: 'price'})
      .sort_values('date')
      )

我试过了 ：

(df.sort_values('date')
       .groupby(['type', 
                 ''.join([(df.date.dt.year-3), '-', (df.date.dt.year)]) #3 years time span
                ]
               )
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
       )

但收到一条错误消息：

TypeError: sequence item 0: expected str instance, Series found

我想按 2010-2013、2011-2014、2012-2015 的类型/时间段计算价格的平均值（和其他统计数据）...

标签很重要，因为我可以使用：

(df.sort_values('date')
       .groupby(['type', df.date.dt.year//3]) #3 years time span
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
)

任何想法 ？

标签： pandasdataframegroup-by

解决方案

我想我找到了我自己的问题的答案（其他人可能感兴趣）：

(df.sort_values('date')
       .groupby(['type', (df.date.dt.year-3).astype(str).str.cat((df.date.dt.year).astype(str), sep='-')
                ]
               )
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
)

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