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Pandasの列に同じ月の平均値を新しく加える

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現在月ごとの商品販売データ(CSVファイル)の解析をしています。

以下のような表になります。

日付(YYYY/MM/dd) 商品コード 売上
2017/01/01 1 492------ 95
2017/01/02 1 492------ 82
... ... ... ...
2017/03/21 3 492------ 62
2017/03/22 3 492------ 52

ここで新しい列に月ごとの平均値を入れたいです。

例えば1月の売り上げ平均が90、3月の平均が50なら以下のような感じです。

日付(YYYY/MM/dd) 商品コード 売上 月平均
2017/01/01 1 492------ 95 90
2017/01/01 1 491------ 32 90
... ... ... ... ...
2017/03/21 3 492------ 12 50
2017/03/22 3 492------ 52 50

Pandasでどのような操作をすればこういった列を加えることができるでしょうか。

よろしくお願いします。

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Groupby.transform() をお使いください。

"日付"列が DatetimeIndex なのでしたら

df['月平均'] = df.groupby([df.index.year, df.index.month])['売上'].transform('mean')


のように記述できるかと思います。

以下は動作サンプル

import numpy as np
import pandas as pd

N = 90
df = pd.DataFrame(
    {"売上" : np.random.randint(50, 100, N)},
    index=pd.date_range("2017/01/01", periods=N, freq="1D"))

df['月平均'] = df.groupby([df.index.year, df.index.month])['売上'].transform('mean')
print(df)
#2017-01-01  68  72.580645
#2017-01-02  55  72.580645
#2017-01-03  57  72.580645
#...         ..        ...
#2017-03-29  56  71.451613
#2017-03-30  65  71.451613
#2017-03-31  51  71.451613

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