我有这个时间序列数据,现在我想用“模态价格”计算每个APMC和商品集群的趋势季节性类型(乘法或加法)。数据集大约有60000行这样的行,APMC和Cluster是相同的,但是日期在变化。数据集如下:
APMC | Commodity | qtl _weight| min_price | max_price | modal_price | district_name | Year | Month
date
2014-12-01 Akole bajri 40 1375 1750 1563 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Akole paddy-unhusked 346 1400 1800 1625 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Akole wheat 55 1500 1900 1675 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Akole bhagar/vari 59 2000 2600 2400 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Akole gram 9 3200 3300 3235 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Jamkhed cotton 44199 3950 4033 3991 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Jamkhed bajri 846 1300 1488 1394 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Jamkhed wheat(husked) 155 1879 2231 2055 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Kopar gram 421 1983 2698 2463 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Kopar greengram 18 6734 7259 6759 Ahmadnagar 2014 12
2014-12-01 Kopar soybean 1507 2945 3247 3199 Ahmadnagar 2014 12
2016-11-01 Sanga wheat(husked) 222 1730 2173 1994 Ahmadnagar 2016 11
现在我尝试使用pivot表(APMC,Commodity和date作为索引),但这无助于计算每个集群(APMC,Commodity)的平均值(计算趋势)。我只需要知道如何使用“modal_price”计算每个集群(APMC,Commodity)的平均值,并将其添加到dataframe/pivot表中。在
也许groupby可以为你提供趋势所需的信息,然后转换将使你能够将其投影回同一个索引上? 比如:
相关问题 更多 >
编程相关推荐