Python Pandas：计算组内的移动平均值答案

【问题标题】：Python Pandas: Calculate moving average within groupPython Pandas：计算组内的移动平均值
【发布时间】：2019-04-19 17:03:35
【问题描述】：

我有一个包含 100 个对象的时间序列的数据框：

object  period  value 
1       1       24
1       2       67
...
1       1000    56
2       1       59
2       2       46
...
2       1000    64
3       1       54
...
100     1       451
100     2       153
...
100     1000    21

我想用窗口 10 计算 value 列的移动平均值。我想我必须做类似的事情

df.groupby('object').apply(lambda ~calculate MA~)

然后按对象将此系列合并到原始数据框？无法确定确切的命令

【问题讨论】：

移动平均线的行数会更少，应该将它们分配到哪些时段？
最好这样做：对于周期 1，MA 等于周期 1 的值。从周期 2 开始，MA = (value_1 + value_2) / 2，依此类推，直到 10。 10 点之后，这是一个正常的移动平均线
我正在尝试使用 pd.rolling_mean()，但还没有弄明白

标签： python pandas pandas-groupby moving-average

【解决方案1】：

您可以将rolling 与transform 一起使用：

df['moving'] = df.groupby('object')['value'].transform(lambda x: x.rolling(10, 1).mean())

rolling 中的 1 用于表示最少的句点数。

【讨论】：

哦，太美了！我爱熊猫！
这是推荐的方式：我打算用pd.rolling_mean 回答并收到弃用警告。所以，谢谢你今天教我一些东西@zipa
如何使用talib.BBANDS() 计算组内的Bolinger Band 值？以下代码给出错误。（BBANDS() 返回一个元组（上、中、下）。）df['bb_up'], df['bb_mid'], df['bb_low'] = df.groupby('object')['value'].transform(lambda x: talib.BBANDS(x))

【解决方案2】：

您可以在groupby 对象上直接使用rolling：

df['moving'] = df.groupby('object').rolling(10)['value'].mean()

新版pandas使用直接赋值给列时会报错，所以使用：

df['moving'] = df.groupby('object').rolling(10)['value'].mean().reset_index(drop=True)

【讨论】：

嗨，我收到一个错误：TypeError: incompatible index of inserted column with frame index。不知道是什么问题...
这清除了错误，但 df['avg'] 对我来说完全是空的。我的熊猫版本是 0.24.2
@SarahMesser 那是因为您在每个组中只有一个值，请检查 object 是否只有唯一值，这意味着您计算滚动的每个组只有一个值，因此您得到NaN's
糟糕。我删除了列表理解中的“句点”循环，以简化数据框并使示例最小化。如您所说，将其添加回固定的空值。
我在 mean() 和 reset_index() 之间添加了一个 shift(1)，因为我不想在计算 period-2 的平均值时包含 period-2 的值...这似乎通过将多索引中的值从一个“对象”组转移到下一个来混淆值。手动构建的小型数据框似乎也依赖于原始索引。可能有必要运行df.sort_values(by=['object', 'period']).reset_index(drop=True) 在你的groupby-rolling构造，以保证索引对齐。

【解决方案3】：

如果您在多列上进行分组，所提供的答案可能不会产生预期的结果。

下面应该删掉它：

df['moving'] = df.groupby(['col_1', 'col_2', 'col_3']).rolling(10)['value'].mean().droplevel(level=[0,1,2])

【讨论】：

这应该是最佳答案+1！（.droplevel 可以替换为 .reset_index，顺便说一句）。

【解决方案4】：

扩展来自@Sandeep Kadapa 的答案：

df['moving'] = df.groupby('object').rolling(10)['value'].mean().reset_index(drop=True)

reset_index 的原因是因为在df.groupby 之后我们最终得到了一个多级索引并且在分配时我们会得到错误TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

【讨论】：

【解决方案5】：

将列创建为链式方法：

(
    df
        .assign(
            column_name = lambda x: 
                x
                    .groupby(['object'])['value']
                    .transform(lambda x: x.rolling(10)
                    .mean())
        )
)

【讨论】：

【解决方案6】：

这些解决方案假定数据框以特定方式（按对象和周期）排序。例如，如果数据被组织在面板中（按期间和对象），那么分配将失败。一种与排序顺序无关的通用解决方案如下：

df.loc[:, 'value_sma_10'] = df.groupby(by='object')[['object', 'period']].rolling(window=10, min_periods=1, on='period').mean().reset_index(level='object')['value']

【讨论】：