将滚动平均值应用于列时如何填充第一个 N/A 单元格 -python

Question

我需要对列应用滚动均值，如图 1 s3 所示，在我应用滚动均值并设置 windows = 5 后，我得到了正确答案，但前 4 行留空，如图所示pic2 sa3.

我想用pic1 s3中直到当前行的所有数据的平均值填充pic2 sa3中的前4个空单元格，如图3 a3所示。

除了滚动平均法之外，我如何使用一个简单的函数。

Answer 1

所以你要添加：

df['sa3'].fillna(df['s3'].mean(), inplace=True)

希望我使用了正确的列名。

Answer 2

您可以使用 pandas 求滚动平均值，然后用零填充 NaN。

使用如下内容：

col = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
df = pd.DataFrame(col)

df['rm'] = df.rolling(5).mean().fillna(value =0, inplace=False)
print df

   0   rm
0  1  0.0
1  2  0.0
2  3  0.0
3  4  0.0
4  5  3.0
5  6  4.0
6  7  5.0
7  8  6.0
8  9  7.0

Answer 3

我认为 rolling 中需要参数 min_periods=1:

min_periods : int, default None

Minimum number of observations in window required to have a value (otherwise result is NA). For a window that is specified by an offset, this will default to 1.

df = df.rolling(5, min_periods=1).mean()

示例:

np.random.seed(1256)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 5)), columns=list('abcde'))
print (df)
   a  b  c  d  e
0  1  5  8  8  9
1  3  6  3  0  6
2  7  0  1  5  1
3  6  6  5  0  4
4  4  9  4  6  1
5  7  7  5  8  3
6  0  7  2  8  2
7  4  8  3  5  5
8  8  2  0  9  2
9  4  7  1  5  1

df = df.rolling(5, min_periods=1).mean()
print (df)
          a         b     c         d         e
0  1.000000  5.000000  8.00  8.000000  9.000000
1  2.000000  5.500000  5.50  4.000000  7.500000
2  3.666667  3.666667  4.00  4.333333  5.333333
3  4.250000  4.250000  4.25  3.250000  5.000000
4  4.200000  5.200000  4.20  3.800000  4.200000
5  5.400000  5.600000  3.60  3.800000  3.000000
6  4.800000  5.800000  3.40  5.400000  2.200000
7  4.200000  7.400000  3.80  5.400000  3.000000
8  4.600000  6.600000  2.80  7.200000  2.600000
9  4.600000  6.200000  2.20  7.000000  2.600000

Answer 4

我明白了，一些答案是处理 null 并用均值替换它们，一些答案是创建滚动均值而不是用它替换空值。所以我自己想出了代码并张贴在这里。

df['Col']= df['Col'].fillna(df['Col'].rolling(4,center=True,min_periods=1).mean())

'4'是滚动的长度window centre = True表示被替换的值会考虑null值上面的一半值和下面的一半值来替换。

将滚动平均值应用于列时如何填充第一个 N/A 单元格 -python

How to fill first N/A cell when apply rolling mean to a column -python

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