python – pandas如何计算昨天的数据并在今天的数据计算中使用它
发布时间：2020-12-20 12:03:42 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：这是我的df：ts是时间戳,索引. x1是值 x1 ts 2017-09-01 17:22:42 7.0 2017-09-01 17:22:53 11.0 2017-09-01 17:23:04 9.0 2017-09-02 17:23:15 15.0 2017-09-03 17:23:26 13.0 2017-09-03 17:23:38 19.0 2017-09-03 17:23:49 13.0 2017-09-04 17:24:00 15.0
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这是我的df：ts是时间戳,索引. x1是值
x1 ts 2017-09-01 17:22:42 7.0 2017-09-01 17:22:53 11.0 2017-09-01 17:23:04 9.0 2017-09-02 17:23:15 15.0 2017-09-03 17:23:26 13.0 2017-09-03 17:23:38 19.0 2017-09-03 17:23:49 13.0 2017-09-04 17:24:00 15.0 我想要一个等于昨天的价值列意味着今天的意思： x1 result ts 2017-09-01 17:22:42 7.0 (7+11+9) /3 2017-09-01 17:22:53 11.0 (7+11+9) /3 2017-09-01 17:23:04 9.0 (7+11+9) /3 2017-09-02 17:23:15 15.0 (7+11+9) /3 + 15/1 2017-09-03 17:23:26 13.0 15/1 + (13+19+13)/3 2017-09-03 17:23:38 19.0 15/1 + (13+19+13)/3 2017-09-03 17:23:49 13.0 15/1 + (13+19+13)/3 2017-09-04 17:24:00 15.0 15/1 + (13+19+13)/3 如果没有昨天的数据则使用0 解决方法
使用
pd.merge_asof,pd.DataFrame.resample和
pd.DataFrame.rolling
pd.merge_asof(
df,df.resample('D').mean().rolling(2,1).sum().rename(columns={'x1': 'result'}),left_index=True,right_index=True
)
x1 result
ts
2017-09-01 17:22:42 7.0 9.0
2017-09-01 17:22:53 11.0 9.0
2017-09-01 17:23:04 9.0 9.0
2017-09-02 17:23:15 15.0 24.0
2017-09-03 17:23:26 13.0 30.0
2017-09-03 17:23:38 19.0 30.0
2017-09-03 17:23:49 13.0 30.0
2017-09-04 17:24:00 15.0 30.0
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