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python - 如何使用 Python Pandas 计算向后跳过行的平均值？

问题描述

这是数据：

data = {'col1': [12, 13, 5, 2, 12, 12, 13, 23, 32, 65, 33, 52, 63, 12, 42, 65, 24, 53, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

我想创建一个新的 col skipped_mean。只有最后 3 行具有此变量的有效值。它的作用是向后看 6 行，连续 3 次，取三个数字的平均值

在此处输入图像描述

怎么做到呢？

标签： pythonpython-3.xpandasmean

解决方案

您可以使用加权滚动平均方法来做到这一点：

import numpy as np

weights = np.array([1/3,0,0,0,0,0,1/3,0,0,0,0,0,1/3])
df['skipped_mean'] = df['col1'].rolling(13).apply(lambda x: np.sum(weights*x))

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