scipy 如何分组 Dataframe 和计算几何？

pepwfjgg 于 2023-06-23 发布在其他

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我有一个df，其中有一个列有日期（data）和一个列有平均每日价格变化（DailyChange），我需要按年分组这个df，并为每年计算DailyChange列的几何平均数。
这是代码的一部分：

df = pd.read_csv("data_with_changes.csv")
df["data"] = pd.to_datetime(df["data"])

df_result = df.groupby(pd.Grouper(key="data", freq="Y"))["DailyChange"].apply(lambda x: stats.gmean(x.dropna() + 100) - 100).reset_index()

df_result.columns = ["Year", "GeometricMean"]
df_result["Year"] = df_result["Year"].dt.year
df_result.to_csv("average_daily_change.csv", index=False)

不知道问题出在哪里，是在分组还是在使用stats.gmean函数时出错。

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76530373/how-to-group-dataframe-and-calculate-geomean

1条答案

按热度按时间

lnxxn5zx1#

您需要从几何平均值结果中减去100，以将其转换回百分比变化

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

df = pd.read_csv("data_with_changes.csv")
df["data"] = pd.to_datetime(df["data"])

df_result = df.groupby(pd.Grouper(key="data", freq="Y"))["DailyChange"].apply(lambda x: stats.gmean(x.dropna()) - 100).reset_index()

df_result.columns = ["Year", "GeometricMean"]

df_result["Year"] = df_result["Year"].dt.year

df_result.to_csv("average_daily_change.csv", index=False)

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