熊猫：根据总和和平均值过滤掉列

Question

我有一个时间序列数据的数据框，列中有数字数据。在绘制这些数据时，我只想绘制某些被认为不足的系列。以下是我选择要绘制的列的方法：

df.loc[:,  (df.iloc[-1] >= 100) & (df.sum() >= 1000)]

换句话说，“显着”的标准是一个系列中值的总和超过 1000，并且最近的值至少为 100。

然而事实证明这还不够。我需要的是总和超过 1000（和以前一样），但我希望最后两行（最近的两个读数）的平均值超过 100。

如何更改上面的过滤器来计算平均值？

在：

date           A    B    C   D
2016-04-01    80  235   99   0
2016-04-02    85  295  153  14
2016-04-03   111  363  224  14
2016-04-04   111  379  296  50
2016-04-05    11   51   29   5

输出：

date           B    C
2016-04-01   235   99
2016-04-02   295  153
2016-04-03   363  224
2016-04-04   379  296
2016-04-05    51   29

Answer 1

您只需要更改切片（df.iloc[-2:]）并调用.mean()：

df.loc[:, (df.sum() >= 1000) & (df.iloc[-2:].mean() >= 100)]

（您的示例中似乎有错误。最后一行的输入和输出不同。）