Среднее число по данным - PullRequest
Новая
       15

Среднее число по данным

0 голосов
/ 24 октября 2019

То, чего я пытаюсь добиться, - это создать новый столбец с именем mean, который дает мне среднесуточное значение value1, и делить value2 на это дневное среднее значение и сохранять его как value3.

Вот что у меня есть 

df = pd.DataFrame( [
[pd.Timestamp('2019-09-22 00:00:00'), 'device1', 10, 3000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 04:00:00'), 'device1', 40, 2000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 05:00:00'), 'device1', 45, 1000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 06:00:00'), 'device1', 450, 1500],
[pd.Timestamp('2019-09-22 07:00:00'), 'device1', 500, 2000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 08:00:00'), 'device1', 550, 3000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 15:00:00'), 'device1', 600, 4000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 16:00:00'), 'device1', 650, 3000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 17:00:00'), 'device1', 700, 2000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 21:00:00'), 'device1', 900, 1000],
[pd.Timestamp('2019-09-22 22:00:00'), 'device1', 1000, 1500],
[pd.Timestamp('2019-09-23 05:00:00'), 'device1', 1100, 2000],
[pd.Timestamp('2019-09-23 04:00:00'), 'device1', 1200, 3000],
[pd.Timestamp('2019-09-24 05:00:00'), 'device1', 1100, 2000],
[pd.Timestamp('2019-09-24 04:00:00'), 'device1', 1200, 3000]
],
columns=["devicetimestamp","id","value", "value2"]
)

Я пытаюсь достичь чего-то вроде этого 

devicetimestamp , id , value1 , value2, mean, value3 
[pd.Timestamp('2019-09-22 00:00:00'), 'device1', 10, 3000, 404.09, 0.134],
[pd.Timestamp('2019-09-22 04:00:00'), 'device1', 40, 2000, 404.09, 0.202],
[pd.Timestamp('2019-09-22 05:00:00'), 'device1', 45, 1000, 404.09, 0.404],
[pd.Timestamp('2019-09-22 06:00:00'), 'device1', 450, 1500, 404.09, 0.269],
[pd.Timestamp('2019-09-22 07:00:00'), 'device1', 500, 2000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 08:00:00'), 'device1', 550, 3000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 15:00:00'), 'device1', 600, 4000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 16:00:00'), 'device1', 650, 3000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 17:00:00'), 'device1', 700, 2000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 21:00:00'), 'device1', 900, 1000, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-22 22:00:00'), 'device1', 1000, 1500, 404.09],
[pd.Timestamp('2019-09-23 05:00:00'), 'device1', 1100, 2000, 1150, 1.04],
[pd.Timestamp('2019-09-23 04:00:00'), 'device1', 1200, 3000, 1150, 0.95],
[pd.Timestamp('2019-09-24 05:00:00'), 'device1', 1100, 2000, 1200, 1.09],
[pd.Timestamp('2019-09-24 04:00:00'), 'device1', 1300, 3000, 1200, 0.92]

'' '

Iпопытался создать groupby.mean и создать новый столбец mirage, но это не сработало

1 Ответ

0 голосов
/ 24 октября 2019

Вы хотите transform('mean'): 

df['mean'] = (df.groupby(['id',       # remove if you don't want groupby ID
                  df.devicetimestamp.dt.normalize()]) # normalize gives you the date
                  ['value'].transform('mean')
             )

df['value3'] = df['value2']/df['mean']

Вывод: 

       devicetimestamp       id  value  value2  mean    value3
0  2019-09-22 00:00:00  device1     10    3000   495  6.060606
1  2019-09-22 04:00:00  device1     40    2000   495  4.040404
2  2019-09-22 05:00:00  device1     45    1000   495  2.020202
3  2019-09-22 06:00:00  device1    450    1500   495  3.030303
4  2019-09-22 07:00:00  device1    500    2000   495  4.040404
5  2019-09-22 08:00:00  device1    550    3000   495  6.060606
6  2019-09-22 15:00:00  device1    600    4000   495  8.080808
7  2019-09-22 16:00:00  device1    650    3000   495  6.060606
8  2019-09-22 17:00:00  device1    700    2000   495  4.040404
9  2019-09-22 21:00:00  device1    900    1000   495  2.020202
10 2019-09-22 22:00:00  device1   1000    1500   495  3.030303
11 2019-09-23 05:00:00  device1   1100    2000  1150  1.739130
12 2019-09-23 04:00:00  device1   1200    3000  1150  2.608696
13 2019-09-24 05:00:00  device1   1100    2000  1150  1.739130
14 2019-09-24 04:00:00  device1   1200    3000  1150  2.608696
...