將累積平均值 function 應用於分組 object

Question

我有一個 DataFrame df ，其中每條記錄代表一場足球比賽。 團隊將不止一次出現。 我需要為每個團隊得分計算某種滾動平均值（嗯，不完全是字母的滾動平均值）。

     date           home           away       score_h  score_a
166  2013-09-01     Fulham         Chelsea       0      0
167  2013-09-03     Arsenal        Everton       0      2
164  2013-09-05     Arsenal        Swansea       5      1
165  2013-09-06     Fulham         Norwich       0      1
163  2013-09-18     Arsenal        Swansea       0      0

我需要計算的是每支球隊（主客場）的平均得分。

為簡潔起見，我們只做 home 列：

grouped = df.groupby('home')
grouped = grouped.sort_index(by='date') # rows inside groups must be in asc order

這導致：

    date    home    away    score_h     score_a
home                        
Arsenal     167     2013-09-03  Arsenal     Everton     0   2
            164     2013-09-05  Arsenal     Swansea     5   1
            163     2013-09-18  Arsenal     Swansea     0   0
Fulham      166     2013-09-01  Fulham      Chelsea     0   0
            165     2013-09-06  Fulham      Norwich     0   1

問題從這里開始

現在，我需要計算團隊的“滾動平均值”。 讓我們為名為Arsenal的組手動完成。 最后，我們應該得到 2 個額外的列，我們稱它們為： rmean_h和rmean_a 。 組中的第一個記錄 ( 167 ) 得分為0和2 。 它們的rmean分別為0和2 。 對於組中的第二條記錄 ( 164 )，rmeans 將是(0+5)/2 = 2.5和(2+1) / 2 = 1.5 ，對於第三條記錄， (0+5+0)/3 = 1.66和(2+1+0)/3 = 1 。

我們的 DataFrame 現在應該如下所示：

                    date       home         away    score_h score_a rmean_h rmean_a
home                        
Arsenal     167     2013-09-03  Arsenal     Everton     0  2    0       2
            164     2013-09-05  Arsenal     Swansea     5  1    2.5     1.5
            163     2013-09-18  Arsenal     Swansea     0  0    1.66    1
Fulham      166     2013-09-01  Fulham      Chelsea     0  0
            165     2013-09-06  Fulham      Norwich     0  1

我想對我的數據進行這些計算，請問您有什么建議嗎？

Answer 1

您可以將expanding_mean （請參閱文檔 ）應用於每個組：

grouped = df.sort(columns='date').groupby('home')
grouped['score_h'].apply(pd.expanding_mean)

Answer 2

對於 pandas 1.4.3，您可以使用：

grouped = df.sort(columns='date').groupby('home')
grouped['score_h'].expanding().mean()

閱讀有關文檔的更多信息： 擴展和擴展 window 。