代码之家 › 专栏 › 技术社区 › The Great

移动平均值超出了原始列值的范围

moving-average feature-extraction machine-learning pandas python

The Great · 技术社区 · 2 年前

我有一个如下所示的数据帧

score,region,supplier
27,AP,ABC
35,AP,ABC
29,ANZ,DEF
35,ANZ,DEF
30,KOREA,GHI
34,KOREA,GHI

我当时正在从事功能工程活动,发现我们根据每个供应商的绩效和绩效为其生成了一个季度分数 这个分数在0到35之间 .

也就是说,一个供应商每年(第一季度、第二季度、第三季度和第四季度)会根据其表现获得4次该分数。0表示性能不佳,35表示性能最佳。

我所做的是根据供应商的历史(过去数据)计算到当前时间点的这些分数的移动平均值。

然而,当我这么做的时候,我意识到 mov_avg_score

也就是说,mov_avg_score列包含37.23、52等值?

这可能吗?派生分数(使用移动平均(mean)计算)如何超过其原始分数的范围?移动平均分数不应该也在同一范围内吗?

如果您有兴趣查看我的代码,请在下面找到

df['mov_avg_score'] = df.groupby(['supplier','region'])['score'].expanding().mean().shift().values

1 回复 | 直到 2 年前

wwnde 2 年前

 df['rolling_mean']=df.groupby(['supplier','region'],as_index=False,)['score'].rolling(2, min_periods=1).mean()['score']
    

   score region supplier  rolling_mean
0     27     AP      ABC          27.0
1     35     AP      ABC          31.0
2     29    ANZ      DEF          29.0
3     35    ANZ      DEF          32.0
4     30  KOREA      GHI          30.0
5     34  KOREA      GHI          32.0

在您的评论之后,使用最大组的大小作为窗口

s=df.groupby(['supplier','region'])['score'].size().max()#compute window size

#滚动平均

df['rolling_mean']=df.groupby(['supplier','region'],as_index=False,)['score'].rolling(s,min_periods=1).mean()['score']

推荐文章

July · 如何定义数字间隔,然后四舍五入

1 年前

Community wiki · 对象名称前的单下划线和双下划线的含义是什么?

1 年前

Brian Johnson · 为什么在Python中列出字典列表会引发TypeError?[已关闭]

1 年前

user026 · 如何根据特定窗口的平均值(行数)创建新列?

1 年前

Ashok Shrestha · 需要追踪特定的颜色线并获取坐标

1 年前

Nicote Ool · 在FastApi和Vue3中获得422

1 年前

NeoExceptCodeBad · 如果我有很多垂直线,我如何找到它们的边缘?

1 年前

Abdulaziz · 如何对集合内的列表进行排序[重复]

1 年前

user2743931 · 带有src目录的Python setup.py

1 年前

asmgx · 为什么合并数据帧不能按照python中的预期方式工作

1 年前