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python DataFrame中の指定した行で平均をとる繰り返し処理を行いたい

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MM2

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以下のようなDataFrameに対し、z列にy列の3値ずつの平均値を順番に代入する繰り返し処理を書きたいのですが、for文の書き方がわからず困っています。
ご指導いただけますと幸いです。

現在得られるDataframe

x y z
1 0.1 0.1
2 -0.1 0.1
3 0.2 0.2
4 -0.2 0.2
5 0.4 0.4
6 -0.4 0.4

求めたいDataframe

x y z
1 0.1 0.1 0.2(y1~y3の平均)
2 -0.1 0.1 0.2(y1~y3の平均)
3 0.4 0.4 0.2(y1~y3の平均)
4 -0.2 0.2 0.3(y4~y6の平均)
5 0.4 0.4 0.3(y4~y6の平均)
6 -0.3 0.3 0.3(y4~y6の平均)

x,yのデータについては以下のように代入しています。

import pandas as pd
import numpy as np 
raw=pd.read_csv('Users/~~~~~/raw.csv',header=0)

ds=pd.DataFrame(index=[],)
ds['x']=raw['x']
ds['y']=np.fabs(ds['x'])

zについてはまず3値ずつデータを出そうとして以下のようなコードを書いてみたのですが、これだとy2とy3のデータが得られるだけというような状況です。

for i in range(3):
    df=ds['y'][i:i*2]

ご指導よろしくお願いいたします。

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回答 2

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for文を使うのではなく、Series.groupby().transform()をお使いください

df['z'] = df.groupby(df.index//3)['y'].transform('mean')

追記

20個あるデータに対して前半10個と後半10個に分け、

普通にやるとしたら、データの前半と後半を2回に分けて(ループで)上記の処理を行い、その結果を結合して 'z'列を追加するのでしょうかね
ただ、そのまま index//3の値でグループ化をしてしまうと、後半部のグループの区切りがおかしくなるので単純に 0から9 までの値を3で割った値(整数部のみ)でグループ化しております。

d = []
for i in [0,10]:
    d.append(df[i:i+10].groupby(np.arange(10)//3)['y'].transform('mean'))
df['z'] = pd.concat(d)


groupbyを二重にするとワンライナーで書くこともできますが可読性はわるそうです

df['z'] = df.groupby(df.index//10, group_keys=False).apply(lambda d: d.groupby(np.arange(10)//3)['y'].transform('mean'))

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  • 2019/11/01 18:25

    回答ありがとうございます!
    コードそのまま使用することができました。

    これについて、利用の際に範囲の指定はできますでしょうか?
    例えば、20個あるデータに対して前半10個と後半10個に分け、それぞれについて上記のコードを利用する事は可能でしょうか?その際、3/3/3/1の個数で平均値をとることとなっても構わないのですが、、

    キャンセル

  • 2019/11/01 19:39

    回答に追記しました

    キャンセル

  • 2019/11/03 17:21

    追記いただきありがとうございます!
    参考にさせていただきます。

    キャンセル

0

3つの値の平均dfは

for i in range(0, 6, 3):
    df = sum(ds[i:i+3]) / 3

で求まります。で、zに代入するとなると

for i in range(0, 6, 3):
    df = sum(ds[i:i+3]) / 3
    ds["z"][i:i+3] = np.tile(df, 3)

となります。

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  • 2019/11/03 16:55

    回答ありがとうございます!
    df = sum(ds[i:i+3]) / 3
    の部分が
    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
    となり、再現が出来ませんでした。
    これはデータセット内の型が文字列として認識されているということでしょうか?

    キャンセル

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