Python 如何获得多列分组后的移动窗口平均值

首先，我想按列排序，

name

、

group

和

place

。 然后，我想得到相邻两个月的平均值

y

。 最后，我想将平均值添加到原始数据帧

tmp = df.groupby(['name', 'group', 'place'])['y'].rolling(2).mean()
print(tmp)

原始数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name":["Amy", "Amy", "Amy", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob"],
                  "group":[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
                   "place":['a', 'a', "a", 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b' ],
                   "yearmonth": ["2019-01", "2019-02", "2019-03", "2019-01", "2019-02", "2019-03", "2019-01", "2019-02", "2019-03"],
                    "y":[1, 2, 3, 1, 2, 0, 2, 0, 0]
})

print(df)

name  group place yearmonth  y
0  Amy      1     a   2019-01  1
1  Amy      1     a   2019-02  2
2  Amy      1     a   2019-03  3
3  Bob      1     b   2019-01  1
4  Bob      1     b   2019-02  2
5  Bob      1     b   2019-03  0
6  Bob      2     b   2019-01  2
7  Bob      2     b   2019-02  0
8  Bob      2     b   2019-03  0

Dataframe:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name":["Amy", "Amy", "Amy", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob", "Bob"],
                  "group":[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
                   "place":['a', 'a', "a", 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b' ],
                   "yearmonth": ["2019-01", "2019-02", "2019-03", "2019-01", "2019-02", "2019-03", "2019-01", "2019-02", "2019-03"],
                    "y":[1, 2, 3, 1, 2, 0, 2, 0, 0]
})

print(df)

name  group place yearmonth  y
0  Amy      1     a   2019-01  1
1  Amy      1     a   2019-02  2
2  Amy      1     a   2019-03  3
3  Bob      1     b   2019-01  1
4  Bob      1     b   2019-02  2
5  Bob      1     b   2019-03  0
6  Bob      2     b   2019-01  2
7  Bob      2     b   2019-02  0
8  Bob      2     b   2019-03  0

预期结果：

name  group place yearmonth  y   average_2months
0  Amy      1     a   2019-01  1  nan
1  Amy      1     a   2019-02  2  1.5
2  Amy      1     a   2019-03  3  2.5
3  Bob      1     b   2019-01  1  nan
4  Bob      1     b   2019-02  2  1.5
5  Bob      1     b   2019-03  0  1.0
6  Bob      2     b   2019-01  2  nan
7  Bob      2     b   2019-02  0  1.0
8  Bob      2     b   2019-03  0  0.0

我尝试的内容：

现在我知道如何得到相邻两个月的平均值。但是，我不知道如何将其添加到原始数据帧

tmp = df.groupby(['name', 'group', 'place'])['y'].rolling(2).mean()
print(tmp)

tmp:

name  group  place   
Amy   1      a      0    NaN
                    1    1.5
                    2    2.5
Bob   1      b      3    NaN
                    4    1.5
                    5    1.0
      2      b      6    NaN
                    7    1.0
                    8    0.0
Name: y, dtype: float64

---

第四级索引是您的原始索引

df['new']=temp.reset_index(level=[0,1,2], drop=True)

---

是的，我发现在某些情况下，我们最好添加

df=df.sort_值（按=['name'，'group'，'place']）

，否则列

new

和列

y

不对应。