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如何使用Pandas获得平均增值?
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<p>我试图计算出表中每列增加值的平均值。你知道吗</p> <p>我的桌子</p> <pre><code> A | B | C ---------------- 0 | 5 | 10 100 | 2 | 20 50 | 2 | 30 100 | 0 | 40 </code></pre> <p>我正在为我的问题写函数</p> <pre><code>def avergeIncreace(data,value): #not complete but what I have so far x = data[value].pct_change().fillna(0).gt(0) print( x ) </code></pre> <p><code>pct_change()</code>返回该索引处的数字与前一行数字的百分比表。<code>fillna(0)</code>将<code>pct_change()</code>创建的图表的位置0处的<code>NaN</code>替换为0。<code>gt(0)</code>根据该索引处的值是否大于0,返回true或false表格</p> <p>此功能的电流输出</p> <pre><code>In[1]:avergeIncreace(df,'A') Out[1]: 0 False 1 True 2 False 3 True Name: BAL, dtyle: bool </code></pre> <p>期望输出</p> <pre><code>In[1]:avergeIncreace(df,'A') Out[1]:75 In[2]:avergeIncreace(df,'B') Out[2]:0 In[3]:avergeIncreace(df,'C') Out[3]:10 </code></pre> <p>从我对pandas的有限理解来看,应该有一种方法返回一个包含所有为真的索引的数组,然后使用for循环并遍历原始数据表,但我相信pandas应该有一种不使用for循环的方法。你知道吗</p> <p>我认为for循环的方式看起来是加上缺少的代码,所以返回的索引是真的,而不是每个索引</p> <pre><code>avergeIncreace(df,'A') indexes = data[value].pct_change().fillna(0).gt(0).index.values #this returns an array containing all of the index (true and false) answer = 0 times = 0 for x in indexes: answer += (data[value][x] - data[value][x-1]) times += 1 print( answer/times ) </code></pre> <p>如何在不使用for循环的情况下实现所需的输出?你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>mask()</code>和<code>diff()</code>:</p> <pre><code>df.diff().mask(df.diff()<=0, np.nan).mean().fillna(0) </code></pre> <p>收益率:</p> <pre><code>A 75.0 B 0.0 C 10.0 dtype: float64 </code></pre>
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