基於日期時間列名的 dataframe 的條件平均值

Question

我是 python 的新手。 我正在尋找一種方法來根據列名生成行值的平均值（列名是從 1 月到 12 月的日期系列格式）。 我想在一年的時間里每 10 天生成一次平均值。 我的 dataframe 格式如下（2000 行）

import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'A':[81,80.09,83,85,88],
                  'B':[21.8,22.04,21.8,21.7,22.06],
                  '20210113':[0,0.05,0,0,0.433],
                  '20210122':[0,0.13,0,0,0.128],
                  '20210125':[0.056,0,0.043,0.062,0.16],
                  '20210213':[0.9,0.56,0.32,0.8,0],
                  '20210217':[0.7,0.99,0.008,0.23,0.56],
                  '20210219':[0.9,0.43,0.76,0.98,0.5]})

預期 Output：

In [2]: df
Out[2]: 
   A        B     c(Mean 20210111,..20210119 ) D(Mean of 20210120..20210129)..
0  81       21.8
1  80.09    22.04
2  83       21.8
3  85       21.7           
4  88       22.06

Answer 1

一種方法是將日期列與 DF 的 rest 隔離開來。 轉置它以能夠使用正常的分組操作。 然后轉回並合並到 DataFrame 的未受影響部分。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [81, 80.09, 83, 85, 88],
                   'B': [21.8, 22.04, 21.8, 21.7, 22.06],
                   '20210113A.2': [0, 0.05, 0, 0, 0.433],
                   '20210122B.1': [0, 0.13, 0, 0, 0.128],
                   '20210125C.3': [0.056, 0, 0.043, 0.062, 0.16],
                   '20210213': [0.9, 0.56, 0.32, 0.8, 0],
                   '20210217': [0.7, 0.99, 0.008, 0.23, 0.56],
                   '20210219': [0.9, 0.43, 0.76, 0.98, 0.5]})

# Unaffected Columns Go Here
keep_columns = ['A', 'B']

# Get All Affected Columns
new_df = df.loc[:, ~df.columns.isin(keep_columns)]

# Strip Extra Information From Column Names
new_df.columns = new_df.columns.map(lambda c: c[0:8])

# Transpose
new_df = new_df.T

# Convert index to DateTime for easy use
new_df.index = pd.to_datetime(new_df.index, format='%Y%m%d')

# Resample every 10 Days on new DT index (Drop any rows with no values)
new_df = new_df.resample("10D").mean().dropna(how='all')

# Transpose and Merge Back on DF
df = df[keep_columns].merge(new_df.T, left_index=True, right_index=True)

# For Display
print(df.to_string())

Output：

       A      B  2021-01-13 00:00:00  2021-01-23 00:00:00  2021-02-12 00:00:00
0  81.00  21.80               0.0000                0.056             0.833333
1  80.09  22.04               0.0900                0.000             0.660000
2  83.00  21.80               0.0000                0.043             0.362667
3  85.00  21.70               0.0000                0.062             0.670000
4  88.00  22.06               0.2805                0.160             0.353333

---

new_df = df.loc[:, ~df.columns.isin(keep_columns)]

new_df

              0     1      2      3      4
20210113  0.000  0.05  0.000  0.000  0.433
20210122  0.000  0.13  0.000  0.000  0.128
20210125  0.056  0.00  0.043  0.062  0.160
20210213  0.900  0.56  0.320  0.800  0.000
20210217  0.700  0.99  0.008  0.230  0.560
20210219  0.900  0.43  0.760  0.980  0.500

---

new_df.index = pd.to_datetime(new_df.index, format='%Y%m%d')

new_df

                0     1      2      3      4
2021-01-13  0.000  0.05  0.000  0.000  0.433
2021-01-22  0.000  0.13  0.000  0.000  0.128
2021-01-25  0.056  0.00  0.043  0.062  0.160
2021-02-13  0.900  0.56  0.320  0.800  0.000
2021-02-17  0.700  0.99  0.008  0.230  0.560
2021-02-19  0.900  0.43  0.760  0.980  0.500

---

new_df = new_df.resample("10D").mean().dropna(how='all')

new_df

                   0     1         2      3         4
2021-01-13  0.000000  0.09  0.000000  0.000  0.280500
2021-01-23  0.056000  0.00  0.043000  0.062  0.160000
2021-02-12  0.833333  0.66  0.362667  0.670  0.353333

---

new_df.T

   2021-01-13  2021-01-23  2021-02-12
0      0.0000       0.056    0.833333
1      0.0900       0.000    0.660000
2      0.0000       0.043    0.362667
3      0.0000       0.062    0.670000
4      0.2805       0.160    0.353333