python - 通过时间查找每个项目和 ID 的平均值（Python）

Question

问题如下。假设我有一个这样的数据框：

物品	事件	销售量
1	一个	130
1	乙	156
1	C	108
2	乙	150
2	D	118
...	...	...

在这个数据帧中，事件A首先是时间，然后是 B，然后是 C，依此类推。我现在想要一个平均每个 item-id 组合随着时间的推移。这意味着对于项目 1 事件 A，平均值仅为 130。对于项目 1 和事件 B，平均值应为 (130+156)/2 = 143。但对于项目 2，事件 B，平均值为 150，对于项目 2 和事件 D，平均值为 (130+118)/2 = 124。

所以结果应该是这样的：

物品	事件	销售量
1	一个	130
1	乙	143
1	C	131.33
2	乙	150
2	D	124
...	...	...

这可能没有循环吗？我们可以通过某种方式与一个小组一起做这个吗？

提前致谢！

标签： pythonpandas

Answer 1

使用Expanding.meanwithSeries.reset_index删除第一级MultiIndex以正确对齐新列：

df['new'] = df.groupby('item')['sales'].expanding().mean().reset_index(level=0, drop=True)
print (df)
   item event  sales         new
0     1     A    130  130.000000
1     1     B    156  143.000000
2     1     C    108  131.333333
3     2     B    150  150.000000
4     2     D    118  134.000000