在没有转换的情况下移动 groupby 中的滚动平均值？

Question

a = df.groupby("RaceID")["wS"].transform(lambda x: x.expanding().mean().shift())
b = df.groupby("RaceID")["wS"].expanding().mean().shift().sort_index(level=1).droplevel(0)

如果我运行第一行，我会得到正确的结果。另一方面，第二种方法更快。它也能正常工作，如果我不使用 shift，这会将每组滚动平均值中的所有值向前移动一步。

        RaceID  transform   notransform noshift
7140    1021458 0.215909    0.215909    0.191919
7141    1021459 NaN         0.191919    2.375000
7142    1021459 2.375000    2.375000    1.187500
7143    1021459 1.187500    1.187500    0.791667
7144    1021459 0.791667    0.791667    0.593750
7145    1021459 0.593750    0.593750    0.475000
7146    1021459 0.475000    0.475000    0.395833
7147    1021459 0.395833    0.395833    0.339286
7148    1021459 0.339286    0.339286    0.296875
7149    1021460 NaN         0.296875    10.000000

列变换是第一行的结果，没有变换是第二行的结果。

如您所见，与索引 7141 一致，转换在移动组时将第一个值正确设置为 NaN。没有转换的操作实际上正确地移动了元素，但是它将第一个值设置为前一组的最后一个值。此行为与索引 1021460 一致可见。

数据示例：

        RaceID  wS
7130    1017734 0.000000
7131    1017734 0.000000
7132    1021458 1.727273
7133    1021458 0.000000
7134    1021458 0.000000
7135    1021458 0.000000
7136    1021458 0.000000
7137    1021458 0.000000
7138    1021458 0.000000
7139    1021458 0.000000
7140    1021458 0.000000
7141    1021459 2.375000
7142    1021459 0.000000
7143    1021459 0.000000
7144    1021459 0.000000
7145    1021459 0.000000
7146    1021459 0.000000
7147    1021459 0.000000
7148    1021459 0.000000
7149    1021460 10.000000
7150    1021460 0.000000
7151    1021460 0.000000
7152    1021460 0.000000
7153    1021460 0.000000
7154    1021460 0.000000
7155    1021460 0.000000
7156    1021460 0.000000
7157    1021460 0.000000
7158    1021460 0.000000
7159    1021460 0.000000
7160    1021460 0.000000
7161    1021460 0.000000
7162    1021460 0.000000
7163    1021460 0.000000
7164    1021460 0.000000
7165    1021460 0.000000
7166    1021460 0.000000
7167    1021461 201.000000

Answer 1

在第一个示例中，移位发生在 return 之前。第二个发生在之后，所以当发生转变时数据不再分组。

您可能希望在均值之后再次分组，以便按分组执行移位。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2], 'values':[1,2,3,10,20,30]})

df.groupby("group", as_index=False)["values"].expanding().mean().groupby(level=0).shift().sort_index(level=1).droplevel(0)

输出

在没有转换的情况下移动 groupby 中的滚动平均值？

Shifting rolling average in groupby without transform?

python

pandas

pandas-groupby

rolling-computation