python 中数据框中的滚动总和和平均值

Question

我有这个输入df

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0,'B','A',1,0], [1,'B','C',0,0], [2,'A','B',3,2],[3,'A','B',5,2],[4,'A','C',2,1],[5,'B','A',0,1],[6,'C','B',5,5]], columns=['events','Runner 1','Runner 2','dist_R1','dist_R2'])
print(df)

我想再添加 4 个滚动计算列，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0,'B','A',1,0,0,0,0,0], [1,'B','C',0,0,1,0,1,0], [2,'A','B',3,2,0,1,0,0.5],[3,'A','B',5,2,3,3,2,1],[4,'A','C',2,1,8,0,2.67,0],[5,'B','A',0,1,5,10,1.25,2.5],[6,'C','B',5,5,1,5,0.5,1]], columns=['events','Runner 1','Runner 2','dist_R1','dist_R2','sum_dist_last_2_by_R1','sum dist last 2 by R2','mean dist last 2 by R1','mean dist last 2 by R2'])
print(df)

（抱歉，我正在学习如何在 Whosebug 中格式化 df）

我想计算最后 4 列。在细节上，我现在需要在事件之星 "n" 跑步者 1 和跑步者 2 在他们从事件 0 到 n-1 之间加入的最后两个事件中完成的总和和平均公里数。我觉得很有挑战性。欢迎任何帮助。提前致谢， M

Answer 1

你写的是"rolling"，其实是"very special type" 滚动计算（仅包括当前运行人的行行），因此您不能使用 "pandasonic" rolling 函数。相反，您应该以其他方式计算结果。

从预备计算开始：

生成 2 个辅助数据帧 - 运行ner 1 和运行ner 2 的结果：

wrk1 = df[['events', 'Runner 1', 'dist_R1']]
wrk1.columns = ['events', 'Runner', 'dist']
wrk2 = df[['events', 'Runner 2', 'dist_R2']]
wrk2.columns = ['events', 'Runner', 'dist']

连接它们，得到 wrk DataFrame 并删除之前的 2 个 DataFrame：
```
wrk = pd.concat([wrk1, wrk2]).sort_values('events')
del wrk1, wrk2
```

然后定义以下2个函数：

获取给定运行ner (rnr) 的统计数据（总和和平均值），来自给定事件之前的 2 个最后事件 (ev):

def getStat(rnr, ev):
    res = wrk.query('Runner == @rnr and events < @ev').dist.iloc[-2:]
    return res.sum(), res.mean()

获取当前行的附加列：

def getAddCols(row):
    td_r1, md_r1 = getStat(row['Runner 1'], row.events)
    td_r2, md_r2 = getStat(row['Runner 2'], row.events)
    return pd.Series([td_r1, td_r2, md_r1, md_r2],
        index=['tot dist_R1', 'tot dist_R2', 'mean dist_R1', 'mean dist_R2'])

要得到结果，运行:

df.join(df.apply(getAddCols, axis=1).fillna(0))\
    .astype({'tot dist_R1': int, 'tot dist_R2': int})

请注意，getAddCols 返回的 Series 包含一些 float 值，所以所有 4 个新列都被强制为 float。要将 total 列都转换回 int，最后一步 (astype) 是需要的。

详细结果与您在 post 中所写的有些不同，但我假设你的计算失败了（在某些情况下）。

python 中数据框中的滚动总和和平均值

Rolling sum and mean in a dataframe in python

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