python - Pandas 数据帧中任意两连续行之间差异的平均值

Question

我有一个数据框

name   date         quantity
'A'    2016-12-02   20
'A'    2016-12-04   5
'A'    2016-11-30   10
'B'    2016-11-30   10
...

我想要做的是计算名称的任何一对连续日期(按时间顺序连续)、数量差异以及名称的平均值。

日期确实不一定按时间顺序排列。

具体来说，对于名称A，我想计算+10(12月2日至11月30日的差异)和-15(12月4日至11月2日的差异)，然后对它们进行平均，以获得该名称的最终结果为 -2.5。

想法？

Answer 1

您可以使用groupby并申请 diff与 mean :

print (df.groupby('name')['quantity'].apply(lambda x: x.diff().mean()).reset_index())
  name  quantity
0  'A'      -2.5
1  'B'       NaN

编辑:您可以添加 sort_values按列日期

print (df.sort_values('date')
         .groupby('name')['quantity']
         .apply(lambda x: x.diff().mean())
         .reset_index())
  name  quantity
0  'A'      -2.5
1  'B'       NaN