Python 分组并取当月前三个日期的平均值？
我有一个每周的数据帧，我需要与每月的数据帧合并。数据帧如下所示：Python 分组并取当月前三个日期的平均值？,python,pandas,Python,Pandas,我有一个每周的数据帧，我需要与每月的数据帧合并。数据帧如下所示： Date Value 2020-01-01 2 2020-01-08 2 2020-01-16 2 2020-01-24 1 2020-02-01 1 2020-02-08 1 2020-02-16 1 2020-02-24 1 我想按日期分组以与其他数据帧合并，但只取该月前三个日期的平均值（不假设每个月的天数相
Date Value
2020-01-01 2
2020-01-08 2
2020-01-16 2
2020-01-24 1
2020-02-01 1
2020-02-08 1
2020-02-16 1
2020-02-24 1
谢谢你创建一个仅年\月的列，按它分组并应用func获得前3个的平均值：
df['YM'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')
pd.DataFrame(df.groupby('YM').apply(lambda x: x['Value'].iloc[:3].mean()))
创建一个仅年\月列，按其分组并应用func以获取前3个的平均值：
df['YM'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')
pd.DataFrame(df.groupby('YM').apply(lambda x: x['Value'].iloc[:3].mean()))
有一个更优雅的解决方案，但这是如何将问题分解成小块，让您解决这个问题。大多数答案可以在一行代码中打断这三个步骤
# first group by month
df['date_trunc'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.to_period('M')
# make a row number
df['row_number'] = df.groupby('date_trunc').cumcount()+1
Date Value date_trunc row_number
0 2020-01-01 2 2020-01 1
1 2020-01-08 2 2020-01 2
2 2020-01-16 2 2020-01 3
3 2020-01-24 1 2020-01 4
4 2020-02-01 1 2020-02 1
5 2020-02-08 1 2020-02 2
6 2020-02-16 1 2020-02 3
7 2020-02-24 1 2020-02 4
# then filter to only values 3 or below and groupby the date_trunc and take the mean!
df.loc[df['row_number']<=3].groupby('date_trunc').mean()['Value']
date_trunc
2020-01 2
2020-02 1
#每月第一组
df['date\u trunc']=pd.to\u datetime（df['date']）.dt.to\u period（'M'）
#排成一行
df['row\u number']=df.groupby（'date\u trunc'）.cumcount（）+1
日期值日期列号
0 2020-01-01 2 2020-01 1
1 2020-01-08 2 2020-01 2
2 2020-01-16 2 2020-01 3
3 2020-01-24 1 2020-01 4
4 2020-02-01 1 2020-02 1
5 2020-02-08 1 2020-02 2
6 2020-02-16 1 2020-02 3
7 2020-02-24 1 2020-02 4
#然后只过滤到值3或以下，并按日期分组，取平均值！
df.loc[df['row_number']有一个更优雅的解决方案，但这是如何将问题分解成小块，让您解决这个问题。大多数答案可以在一行代码中分解这三个步骤
# first group by month
df['date_trunc'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.to_period('M')
# make a row number
df['row_number'] = df.groupby('date_trunc').cumcount()+1
Date Value date_trunc row_number
0 2020-01-01 2 2020-01 1
1 2020-01-08 2 2020-01 2
2 2020-01-16 2 2020-01 3
3 2020-01-24 1 2020-01 4
4 2020-02-01 1 2020-02 1
5 2020-02-08 1 2020-02 2
6 2020-02-16 1 2020-02 3
7 2020-02-24 1 2020-02 4
# then filter to only values 3 or below and groupby the date_trunc and take the mean!
df.loc[df['row_number']<=3].groupby('date_trunc').mean()['Value']
date_trunc
2020-01 2
2020-02 1
#每月第一组
df['date\u trunc']=pd.to\u datetime（df['date']）.dt.to\u period（'M'）
#排成一行
df['row\u number']=df.groupby（'date\u trunc'）.cumcount（）+1
日期值日期列号
0 2020-01-01 2 2020-01 1
1 2020-01-08 2 2020-01 2
2 2020-01-16 2 2020-01 3
3 2020-01-24 1 2020-01 4
4 2020-02-01 1 2020-02 1
5 2020-02-08 1 2020-02 2
6 2020-02-16 1 2020-02 3
7 2020-02-24 1 2020-02 4
#然后只过滤到值3或以下，并按日期分组，取平均值！
df.loc[df['row_number']也可以这样做，类似于以西结的：
df['grouper'] = df['Date'].str.extract('(\d{4}-\d{2})')
df.groupby('grouper')['Value'].apply(lambda x: sum(x[:3])/3)
输出：
grouper
2020-01 2.0
2020-02 1.0
Name: Value, dtype: float64
也可以这样做，类似于以西结的：
df['grouper'] = df['Date'].str.extract('(\d{4}-\d{2})')
df.groupby('grouper')['Value'].apply(lambda x: sum(x[:3])/3)
输出：
grouper
2020-01 2.0
2020-02 1.0
Name: Value, dtype: float64
不确定为什么Andrej Kesely删除了他们的答案，但它认为这是最干净的：
df["month_key"] = df["Date"].dt.to_period("M")
df.groupby("month_key").head(3).groupby("month_key").mean()
导致
Value
month_key
2020-01 2
2020-02 1
不确定为什么Andrej Kesely删除了他们的答案，但它认为这是最干净的：
df["month_key"] = df["Date"].dt.to_period("M")
df.groupby("month_key").head(3).groupby("month_key").mean()
导致
Value
month_key
2020-01 2
2020-02 1
您只需重新采样并取前3个值的平均值：
df.set_index('Date').resample('MS').agg(lambda x: x.iloc[:3].mean())
它给出：
Value
Date
2020-01-01 2
2020-02-01 1
如果要返回日期列，可以reset\u index
：
df.set_index('Date').resample('MS').agg(lambda x: x.iloc[:3].mean()).reset_index()
拥有：
Date Value
0 2020-01-01 2
1 2020-02-01 1
您只需重新采样并取前3个值的平均值：
df.set_index('Date').resample('MS').agg(lambda x: x.iloc[:3].mean())
它给出：
Value
Date
2020-01-01 2
2020-02-01 1
如果要返回日期列，可以reset\u index
：
df.set_index('Date').resample('MS').agg(lambda x: x.iloc[:3].mean()).reset_index()
拥有：
Date Value
0 2020-01-01 2
1 2020-02-01 1
你的意思是每个唯一月份的前3个条目取平均值吗？因为间隔不一定是1day@DerekEden是的，每个独特月份的前3个条目，因此对于2020年1月，您将取1月1日、8日和16日的平均值，忽略最后一个（24日）你的意思是每个唯一月份的前3个条目取平均值吗？因为间隔不一定是1day@DerekEden是的，每个独特月份的前3个条目，因此对于2020年1月，您将取1月1日、8日和16日的平均值，忽略最后一个（24日）这假设日期是字符串，在YYYY-MM-DD格式中这假设日期是字符串，在YYYY-MM-DD格式中为什么cumcount（）+1
？如果你只使用cumcount（）
，那么你可以使用df['row\u number']=3
@Dan，我想你的意思是为什么cumcount（）+1
？如果你只使用cumcount（）
那么你可以使用df['row\u number']=3
@Dan，我想你的意思是作为注释，这假设日期是DateTimes，如果不是，我建议将其转换为：df[“Date”]=pd.to\u datetime（df[“Date”]）
我同意……作为注释，这假设日期是DateTimes，如果不是，我建议将其转换为：df[“日期”]=pd.to_datetime（df[“Date”]）
我同意。