dataframe已按照“date”升序排列每天对应两行数据，如何按照奇偶行计算每一天及前面所有日期的特征“a”的中位数（如奇数行2018-1-1则应取改天前所有日期奇数行对应的数据求中位数，偶数行则对应每个日期偶数行进行计算），并加一列用以保存

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据并按照日期升序排序
df = pd.read_csv('your_data.csv')
df = df.sort_values('date')

# 计算中位数并添加新列
median_list = []
for i in range(len(df)):
    if i % 2 == 0:
        # 奇数行，计算该行以及前面所有日期的奇数行特征"a"的中位数
        odd_rows = df.loc[0:i:2, 'a']
        median = odd_rows.median()
        median_list.append(median)
    else:
        # 偶数行，计算该行以及前面所有日期的偶数行特征"a"的中位数
        even_rows = df.loc[0:i:2, 'a']
        median = even_rows.median()
        median_list.append(median)
df['a_median'] = median_list

这段代码首先读取数据并按照日期升序排序，然后遍历每一行，如果是奇数行则计算该行以及前面所有日期的奇数行特征"a"的中位数，并将结果添加到一个列表中；如果是偶数行则计算该行以及前面所有日期的偶数行特征"a"的中位数，并将结果添加到列表中。最后将列表中的值添加到数据框中的新列'a_median'中。

相关问题

dataframe已按照“date”升序排列每天对应两行数据，如何按照奇偶行计算每一天及前面所有日期的特征“a”的中位数（如奇数行2018-1-1则应取改天前所有日期奇数行对应的数据求中位数），并加一列用以保存

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据并按照日期升序排序
df = pd.read_csv('your_data.csv')
df = df.sort_values('date')

# 计算中位数并添加新列
median_list = []
for i in range(len(df)):
    if i % 2 == 0:
        # 偶数行直接跳过
        continue
    # 奇数行，计算该行以及前面所有日期的奇数行特征"a"的中位数
    odd_rows = df.loc[0:i:2, 'a']
    median = odd_rows.median()
    median_list.append(median)
median_list = [None] * len(df) if len(median_list) == 0 else median_list
df['a_median'] = median_list

这段代码首先读取数据并按照日期升序排序，然后遍历每一行，如果是偶数行则跳过，如果是奇数行则计算该行以及前面所有日期的奇数行特征"a"的中位数，并将结果添加到一个列表中。最后将列表中的值添加到数据框中的新列'a_median'中。如果列表为空，则将新列的所有值设为None。

dataframe已按照“date”升序排列，如何计算每一天及前面所有日期的特征“a”的中位数，并加一列用以保存

可以使用 pandas 的 rolling 方法结合 apply 方法实现。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 假设 DataFrame 的名称为 df，特征为 "a"，日期列为 "date"
df["median_a"] = df.sort_values("date").rolling(len(df), min_periods=1)["a"].apply(lambda x: x.median())

首先，我们使用 sort_values 方法将 DataFrame 按照日期升序排列。然后，我们使用 rolling 方法创建一个滑动窗口，大小为整个 DataFrame 的长度，即 len(df)，并且设置 min_periods=1，表示即使窗口中只有一个元素，也会计算结果。最后，我们使用 apply 方法对窗口中的 "a" 特征进行中位数计算，并将结果保存到新列 "median_a" 中。