csvファイルを読み込んで、その要素値を使って計算した値を、新しい列に書き加えたいです

Question

実現したいこと

test.csvは以下のようなファイルです。

x	y
0	1
2	3
4	5

この値をx列の値を順にx0, x1, x2とします。

今、xの隣に、z列として、(x0+x1)/2、(x1+x2)/2を書き込みたいです。
つまり、欲しい結果は以下の通りです。

x	y	z
0	1	1
2	3	3
4	5	

これを実現するにはどのようなコードを書けば良いでしょうか。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')

試したこと

要素値にアクセスすることが必要かなと思いました。それにはilocを使えば良いことが分かりました。

a = df.iloc[1,0]　#2

Answer 1

shift() メソッドを使いますが、z列の最後の要素が NaN になるため、z列のデータタイプ(dtype)はfloat型になります。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')

df['z'] = (df['x'] + df['x'].shift(-1))/2
print(df)

#    x  y    z
# 0  0  1  1.0
# 1  2  3  3.0
# 2  4  5  NaN

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

[YellowGreen]

保存前に
df["z"] = df["z"].astype("Int64")
としておくと整数として保存できますよ

[melian]

ご指摘、ありがとうございます。Nullable integer data type(pandas.Int64Dtype()など)に関しては現時点では実験的に導入されているものなので、その点に留意して使用するとよいかと思います。

Nullable integer data type — pandas 3.0.0 documentation
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/integer_na.html

> IntegerArray is currently experimental. Its API or implementation may change without warning.

[yyicp]

補足ありがとうございました。

Answer 2

既に解決済みなので御参考です。

示された式は 'x' 列の（区関数2の）移動平均を求めているので，rolling() メソッド を用いることもできます。下記に記述例を示します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [0, 2, 4], 'y': [1, 3, 5]})

df['z'] = df['x'].rolling(2).mean().shift(-1)

print(df)
#    x  y    z
# 0  0  1  1.0
# 1  2  3  3.0
# 2  4  5  NaN