データフレーム内から 過去のデータを決めた長さ取り出し平均を求めたい

Question

前提

データフレーム内から
過去のデータを決めた長さ取り出し平均を求めたい

発生している問題・エラーメッセージ

上手くデータが入らずにどうすればよいかわかりません

該当のソースコード

python

ソースコード
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'data': [1022, 1020,
                              1018, 1017,1015,1013,1012],
                   'shop': ['A', 'B', 'A', 'A','A','B','A'],
                   'profit': [20, 34, 10, 60,50,30,20],
                   'type' : [1,2,2,1,3,2,1]})

df['profit_2']=[40,30,0,20,0,0,0] #shop,typeでgroupbyして過去２回のprofitの平均を入れたい


試したこと
indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=3)
df['profit_2'] = df.groupby(['shop','type'])['profit'].rolling(indexer, min_periods=2)\
                   .agg(lambda x: x.iloc[1:].mean()).fillna(0, downcast='infer')\
                   .reset_index(level='shop', drop=True)

TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

Comments

[can110]

「shop事に過去２回」という部分について
- 過去とはどのような並びを基準としているでしょうか（行は時刻の昇順に並んでいる？）
- 平均値は、各行毎に過去（直近）２回分を計算したいということでしょうか。
具体的に結果として欲しいデータフレーム例を提示ください。

Answer 1

indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=3)
df['profit_2'] = df.groupby('shop')['profit'].rolling(indexer, min_periods=2)\
                   .agg(lambda x: x.iloc[1:].mean()).fillna(0, downcast='infer')\
                   .reset_index(level='shop', drop=True)

print(df)

data	shop	profit	profit_2
1022	A	20	35
1020	B	34	30
1018	A	10	55
1017	A	60	35
1015	A	50	20
1013	B	30	0
1012	A	20	0

Comments

[yamato0565]

回答ありがとうございます。
非常に助かりました

もしよかったらもう一つ
分からない事があるのですが良かったら教えてください

Answer 2

実現したいことがいまいち分からず、とりあえずmean2が値を返すようにはしてみました。
（df[df['data']>=a]　=を追記しました）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'data': [1022, 1020, 1018, 1017,1015,1013,1012],
                   'shop': ['A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B', 'A'],
                   'profit': [20, 34, 10, 60, 50, 30, 20]})

df['profit_2']=[35,30,55,35,20,0,0] #shop事に過去２回のprofitの平均を入れたい

def mean_2(a):
    target = df[df['data']>=a].groupby('shop')['profit'].head(3).mean()
    return target

mean_2(df['data'])