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连续日期（按时间顺序连续）的数量差异以及名称的平均值。

日期确实不一定按时间顺序显示。

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

想法？

Answer 1

您可以使用groupby并使用mean apply diff ：

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

编辑：您可以按列date添加sort_values

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