pandas逐步求平均值

要逐步求平均值，你可以使用 pandas 中的 rolling 方法。这个方法可以根据指定的窗口大小计算滚动窗口内的平均值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算滚动窗口内的平均值
df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window=3, min_periods=1).mean()

print(df)

输出结果如下：

   value  rolling_mean
0      1      1.000000
1      2      1.500000
2      3      2.000000
3      4      3.000000
4      5      4.000000

在上面的代码中，我们使用了 `rolling` 方法来计算滚动窗口内的平均值。`window` 参数指定了窗口大小，这里设置为 3，即计算每三个元素的平均值。`min_periods` 参数指定了窗口内最小需要的元素数量，这里设置为 1，表示满足条件时就计算平均值。结果存储在新的列 `rolling_mean` 中。

相关问题

采用jupyter notebook编程工具，1、对bank.csv文件中的数据进行去重和去除空值操作； 2、对（1）中操作结果进行6:4分割，分别存入“20201208041006TrainData.csv”和“20201208041006TestData.csv”文件中1、采用pandas包对上面生成的20201208041006TrainData.csv文件进行去除空值和重复值操作，将结果存入DataFrame中 2、计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数 3、按照education分组，并计算nr_employed列平均值

好的，我会根据您的要求逐步回答您的问题。

首先，我需要确认您的文件路径和文件名是否正确，并在代码中引入所需的库。请确认您的文件名为"bank.csv"，并且文件在当前工作目录下。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('bank.csv')

# 去重和去除空值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并将其保存到文件中。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数，将数据集按照6:4的比例分割，并保存到csv文件中。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.4, random_state=42)

# 将训练集和测试集保存到csv文件中
train_df.to_csv('20201208041006TrainData.csv', index=False)
test_df.to_csv('20201208041006TestData.csv', index=False)

接下来，我们对训练集数据进行去重和去除空值操作，并将结果存入DataFrame中：

# 读取训练集文件
train_df = pd.read_csv('20201208041006TrainData.csv')

# 去重和去除空值
train_df.drop_duplicates(inplace=True)
train_df.dropna(inplace=True)

然后，我们计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数：

# 计算age列的最大值、最小值和中位数
max_age = train_df['age'].max()
min_age = train_df['age'].min()
median_age = train_df['age'].median()

print("最大年龄是：", max_age)
print("最小年龄是：", min_age)
print("年龄中位数是：", median_age)

最后，我们按照education分组，并计算nr_employed列平均值：

# 按照education分组，并计算nr_employed列平均值
grouped = train_df.groupby('education').mean()['nr_employed']

print(grouped)

以上就是根据您的要求对数据集进行操作的完整代码，您可以将代码复制到jupyter notebook中执行。

df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df

好的，根据你的要求，我来逐步回答你的问题。

首先，我需要确认一下你的数据集的格式和结构是否与我想象的一致，假设它们长这个样子：

import pandas as pd

# 构造 df1
df1 = pd.DataFrame({
    'ID_REF': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Sample1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Sample2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'Sample3': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 构造 df2
df2 = pd.DataFrame({
    'Gene Symbol': ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'],
    'Value1': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
    'Value2': [6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.0],
    'Value3': [11.1, 12.2, 13.3, 14.4, 15.5]
})

接下来，我按照你的要求一步步来实现：

1. 新增一列 "gene"。

df2['gene'] = df2['Gene Symbol'].str.split(' ', expand=True)[0]

2. 重命名 df1 的 "ID_REF" 列。

df1 = df1.rename(columns={'ID_REF': 'ID'})

3. 保留 "ID" 和 "gene" 列，然后合并 df1 和 df2。

df = pd.merge(df1[['ID']], df2[['gene', 'Value1', 'Value2', 'Value3']], left_index=True, right_index=True)

4. 按照 "gene" 列进行分组，然后求每组中 "Value1"、"Value2" 和 "Value3" 列的平均值。

df = df.groupby('gene').mean()

5. 打印 df。

print(df)

最终的输出结果应该是这样的：

      Value1  Value2  Value3
gene                        
G1       1.1     6.6    11.1
G2       2.2     7.7    12.2
G3       3.3     8.8    13.3
G4       4.4     9.9    14.4
G5       5.5    10.0    15.5