Pandas：根據另一個條件包含在 dataframe 中查找平均值

Question

我有兩個數據框，如下所示。

數據框1：

國家	類型	開始周	end_week
1	一個	12	13
2	b	13	14

數據框2：

國家	類型	星期	價值
1	一個	12	1000
1	一個	13	900
1	一個	14	800
2	b	12	1000
2	b	13	900
2	b	14	800

我想將第二個 dataframe 的平均值添加到第一個 dataframe 列中，並在 start_week 和 end_week 之間。

我希望所需的 output 如下所示：

國家	類型	開始周	end_week	平均
1	一個	12	13	950
2	b	13	14	850

Answer 1

這是一種方法：

combined = df1.merge(df2 , on =['country','type'])
combined = combined.loc[(combined.start_week <= combined.week) & (combined.week <= combined.end_week)]
output = combined.groupby(['country','type','start_week','end_week'])['value'].mean().reset_index()

output：

>>
   country type  start_week  end_week  value
0        1    a          12        13  950.0
1        2    b          13        14  850.0

Answer 2

您可以使用 pd.melt 和 numpy arrays 進行比較。

# melt df1
melted_df1 = df1.melt(id_vars=['country','type'],value_name='week')[['country','type','week']]

# for loop to compare two dataframe arrays
result = []
for i in df2.values:
    for j in melted_df1.values:
        if (j == i[:3]).all():
            result.append(i)
            break

# Computing mean of the result dataframe
result_df = pd.DataFrame(result,columns=df2.columns).groupby('type').mean().reset_index()['value']

# Assigning result_df to df1
df1['avg'] = result_df

   country type  start_week  end_week    avg
0        1    a          12        13  950.0
1        2    b          13        14  850.0