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用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均

GroupBy是pandas库中的一个重要函数，它可以根据指定的一列或多列对数据进行分组。然后，我们可以在每个分组上应用各种聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。

要在熊猫数据帧上实现自定义移动平均，我们可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个熊猫数据帧：

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'],
                   '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

将日期列转换为日期时间类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

对数据帧进行分组，并应用自定义的移动平均函数：

def moving_average(x):
    return x.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

df['移动平均'] = df.groupby(['日期'])['数值'].apply(moving_average)

在上述代码中，我们定义了一个名为moving_average的自定义函数，它使用rolling函数来计算移动平均。window=3表示窗口大小为3，即每个分组的前三个值的平均值。min_periods=1表示至少有一个非空值时才计算移动平均。

输出结果：

print(df)

输出结果如下：

          日期  数值     移动平均
0 2022-01-01   1  1.000000
1 2022-01-02   2  1.500000
2 2022-01-03   3  2.000000
3 2022-01-04   4  3.000000
4 2022-01-05   5  4.000000
5 2022-01-06   6  5.000000

在上述结果中，我们可以看到移动平均列包含了每个分组的移动平均值。

这是一个简单的示例，演示了如何使用GroupBy实现熊猫数据帧上的自定义移动平均。在实际应用中，您可以根据具体的业务需求和数据结构来调整代码。

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