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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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

yamato0565
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総合スコア6

Python

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2回答

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199閲覧

投稿2022/12/06 05:07

編集2022/12/10 05:01

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

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can110

2022/12/06 06:10

「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。

回答2

0

ベストアンサー

python

1indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=3) 2df['profit_2'] = df.groupby('shop')['profit'].rolling(indexer, min_periods=2)\ 3 .agg(lambda x: x.iloc[1:].mean()).fillna(0, downcast='infer')\ 4 .reset_index(level='shop', drop=True) 5 6print(df)
datashopprofitprofit_2
1022A2035
1020B3430
1018A1055
1017A6035
1015A5020
1013B300
1012A200

投稿2022/12/06 06:24

melian

総合スコア16252

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回答へのコメント

yamato0565

2022/12/10 04:58

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

0

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)

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'data': [1022, 1020, 1018, 1017,1015,1013,1012], 4 'shop': ['A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B', 'A'], 5 'profit': [20, 34, 10, 60, 50, 30, 20]}) 6 7df['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 8 9def mean_2(a): 10 target = df[df['data']>=a].groupby('shop')['profit'].head(3).mean() 11 return target 12 13mean_2(df['data'])

投稿2022/12/06 06:17

ekTJ

総合スコア109

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