Python /熊貓：使用日期差異的列值的加權平均值

我有一個數據框，我使用read_csv()導入，其中兩列是日期（'StartDate'和'EndDate'），日期格式爲dd/mm/yyyy。另一列包含可能的每日價格（'價格'）。Python /熊貓：使用日期差異的列值的加權平均值

的（很小）提取物看起來像：

DateStart DateEnd  Price 
01/01/2015 31/01/2015 100 
01/01/2015 02/01/2015 10

我需要計算每日平均價格，即是在這裏：(31*100+2*10)/(31+2)，使用天作爲權數。

如何獲取開始日期和結束日期之間的天數？據我所知，這種格式化的dd/mm/yyyy不會被識別爲日期嗎？

一旦我有這段天數的區間，如何計算加權平均值？

來源

2015-08-19 Elsalex

import datetime, pandas as pd, numpy as np

首先，定義您的CSV您的日期格式

dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y')

然後閱讀並指定日期列

df = pd.read_csv("file.csv", parse_dates=['DateStart','DateEnd'], date_parser=dateparse)

這裏是你的結果：

number_of_days = ((df.DateEnd - df.DateStart + datetime.timedelta(1))/np.timedelta64(1, 'D')) 

result = (number_of_days * df.Price).sum()/number_of_days.sum() 

print result

瞧

來源

2015-08-19 22:10:24 YOBA

什麼是不工作？ – YOBA

謝謝你的回答。您的解決方案几乎可行，但不完全。事實上，通過計算'（（df.DateEnd - df.DateStart + datetime.timedelta（1））* df.Price）'，可能會出現某種溢出，其結果在這裏有好幾天。例如，如果170天和價格是619，我得到105230結果，這是好的，但如果價格是640，我得到-104024！應該更改某些內容以指定Days * Price無單位。可能嗎？ – Elsalex

因此，我可以得到一些積極的價格的負平均值。 – Elsalex

您可以通過dayfirst=True至to_datetime來解析這些日期。然後您可以計算差異並計算加權平均值。

In [82]: for c in ['DateStart','DateEnd']: 
    ...:  df[c] = pd.to_datetime(df[c], dayfirst=True) 

In [87]: df['day_diff'] = (df['DateEnd'] - df['DateStart']).dt.days + 1 


In [88]: df['Price'].dot(df['day_diff'])/df['day_diff'].sum() 
Out[88]: 94

來源

2015-08-19 21:41:56 chrisb

Python /熊貓：使用日期差異的列值的加權平均值

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