使用python熊貓計算增量平均數

我想生成一系列時間序列的增量平均值。這意味着，從第一日起（索引0），存儲在X行均值是值的平均值[0：X]使用python熊貓計算增量平均數

data 
index value mean   formula 
0  4 
1  5 
2  6 
3  7  5.5   average(0-3) 
4  4  5.2   average(0-4) 
5  5  5.166666667 average(0-5) 
6  6  5.285714286 average(0-6) 
7  7  5.5   average(0-7)

我希望有一種方法可以做到這一點沒有循環取熊貓的優勢。

來源

2014-01-15 Jmc

你正在尋找一個['expanding_mean'（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.stats.moments.expanding_mean.html）像[這個問題]（http://stackoverflow.com/questions/21092629/applying-cumulative-mean-function-to-a-grouped-object/21093297#21093297）但沒有groupby。 – TomAugspurger

非常感謝。 – Jmc

由於@TomAugspurger指出的那樣，你可以使用expanding_mean：

In [11]: s = pd.Series([4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7]) 

In [12]: pd.expanding_mean(s, 4) 
Out[12]: 
0   NaN 
1   NaN 
2   NaN 
3 5.500000 
4 5.200000 
5 5.166667 
6 5.285714 
7 5.500000 
dtype: float64

來源

2014-01-15 19:31:34

另一種方法是通過項目的累計數量使用cumsum（），和除法，例如：

In [1]: 
    s = pd.Series([4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7]) 
    s.cumsum()/pd.Series(np.arange(1, len(s)+1), s.index) 

Out[1]: 
0 4.000000 
1 4.500000 
2 5.000000 
3 5.500000 
4 5.200000 
5 5.166667 
6 5.285714 
7 5.500000 
dtype: float64

來源

2015-01-28 19:17:49 patricksurry

這是熊貓新版本的更新（以0.18.0開頭）

df['value'].expanding().mean()

或

s.expanding().mean()

來源

2017-04-14 15:00:44 jpobst

使用python熊貓計算增量平均數

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