我有一个像这样的 df:
a001 a002 a003 a004 a005
time_axis
2017-02-07 1 NaN NaN NaN NaN
2017-02-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2017-03-20 NaN NaN 2 NaN NaN
2017-04-03 NaN 3 NaN NaN NaN
2017-05-15 NaN NaN NaN NaN NaN
2017-06-05 NaN NaN NaN NaN NaN
2017-07-10 NaN 6 NaN NaN NaN
2017-07-17 4 NaN NaN NaN NaN
2017-07-24 NaN NaN NaN 1 NaN
2017-08-07 NaN NaN NaN NaN NaN
2017-08-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2017-08-28 NaN NaN NaN NaN 5
我想对前 3 个有效值(不是空行)的每一行进行滚动平均值并保存在另一个 df 中:
last_3
time_axis
2017-02-07 1 # still there is only a row
2017-02-14 1 # only a valid value(in the first row) -> average is the value itself
2017-03-20 1.5 # average on the previous rows (only 2 rows contain value-> (2+1)/2
2017-04-03 2 # average on the previous rows with non-NaN values(2017-02-14 excluded) (2+3+1)/3
2017-05-15 2 # Same reason as the previous row
2017-06-05 2 # Same reason
2017-07-10 3.6 # Now the considered values are:2,3,6
2017-07-17 4.3 # considered values: 4,6,3
2017-07-24 3.6 # considered values: 1,4,6
2017-08-07 3.6 # no new values in this row, so again 1,4,6
2017-08-14 3.6 # same reason
2017-08-28 3.3 # now the considered values are: 5,1,4
我试图删除第一个数据框中的空行，然后应用 rolling和mean ，但我认为这是错误的方法(df1在我的示例中已经存在):
df2 = df.dropna(how='all')
df1['last_3'] = df2.mean(axis=1).rolling(window=3, min_periods=3).mean()
最佳答案
我认为你需要:
df2 = df.dropna(how='all')
df['last_3'] = df2.mean(axis=1).rolling(window=3, min_periods=1).mean()
df['last_3'] = df['last_3'].ffill()
print (df)
a001 a002 a003 a004 a005 last_3
2017-02-07 1.0 NaN NaN NaN NaN 1.000000
2017-02-14 NaN NaN NaN NaN NaN 1.000000
2017-03-20 NaN NaN 2.0 NaN NaN 1.500000
2017-04-03 NaN 3.0 NaN NaN NaN 2.000000
2017-05-15 NaN NaN NaN NaN NaN 2.000000
2017-06-05 NaN NaN NaN NaN NaN 2.000000
2017-07-10 NaN 6.0 NaN NaN NaN 3.666667
2017-07-17 4.0 NaN NaN NaN NaN 4.333333
2017-07-24 NaN NaN NaN 1.0 NaN 3.666667
2017-08-07 NaN NaN NaN NaN NaN 3.666667
2017-08-14 NaN NaN NaN NaN NaN 3.666667
2017-08-28 NaN NaN NaN NaN 5.0 3.333333
关于python - pandas 数据框中有效值(非空行)的移动平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49403610/