Python/pandas：使用日期差异的列值的加权平均值

Question

我有一个数据框，我使用 read_csv() 导入它，它的两列是日期（'StartDate' 和 'EndDate'），日期格式为 dd/mm/yyyy。另一列包含可能的每日价格 ('Price')。

一个（非常小的）提取物看起来像：

DateStart  DateEnd     Price
01/01/2015 31/01/2015  100
01/01/2015 02/01/2015  10

我需要计算平均每日价格，在此处：(31*100+2*10)/(31+2)，使用天数作为权重。

如何获取开始日期和结束日期之间的天数？据我所知，这种格式 dd/mm/yyyy 不会被识别为日期？

一旦我有了这个间隔天数，如何计算加权平均值？

Answer 1

您可以将 dayfirst=True 传递给 to_datetime 来解析这些日期。然后就可以计算差值，计算加权平均了。

In [82]: for c in ['DateStart','DateEnd']:
    ...:     df[c] = pd.to_datetime(df[c], dayfirst=True)

In [87]: df['day_diff'] = (df['DateEnd'] - df['DateStart']).dt.days + 1


In [88]: df['Price'].dot(df['day_diff']) / df['day_diff'].sum()
Out[88]: 94

Answer 2

import datetime, pandas as pd, numpy as np

首先，定义您在 csv 中的日期格式

dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y')

然后阅读并指定日期列

df = pd.read_csv("file.csv", parse_dates=['DateStart','DateEnd'], date_parser=dateparse)

这是你的结果：

number_of_days = ( (df.DateEnd - df.DateStart + datetime.timedelta(1) ) / np.timedelta64(1, 'D'))

result = ( number_of_days * df.Price ).sum() / number_of_days.sum()

print result

瞧

Python/pandas：使用日期差异的列值的加权平均值

Python/pandas: weighted mean of column values using dates difference

csv

mean

weighted

pandas