Как рассчитать среднее значение скользящего окна для каждой группы, исключая помеченные данные из ретроспективного анали ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть фрейм данных pandas — df

Код: Выделить всё

    Time    Value   Flag
0   00:30   5   0
1   01:00   5   0
2   00:30   10  0
3   01:00   10  1
4   00:30   15  0
5   01:00   15  1
6   00:30   20  1
7   01:00   20  0
8   00:30   25  1
9   01:00   25  0
10  00:30   30  1
11  01:00   30  0

Я хочу создать новый столбец ['Result'], который вычисляет скользящее среднее двух последних «значений», сгруппированных по на каждую уникальную единицу «времени». , исключая/пропуская строки, где df['Flag'] == 1 из моего обзора. Размер моего прокручивающегося окна равен 2, и я хочу сдвинуться на 1 (т. е. исключить текущую строку «Значение» из расчета)
Результирующий кадр данных должен быть равен приведенному ниже:

Код: Выделить всё

    Time    Value   Flag    Result
0   00:30   5   0   n/a
1   01:00   5   0   n/a
2   00:30   10  0   n/a
3   01:00   10  1   n/a
4   00:30   15  0   7,5
5   01:00   15  1   n/a
6   00:30   20  1   12,5
7   01:00   20  0   n/a
8   00:30   25  1   12,5
9   01:00   25  0   12,5
10  00:30   30  1   12,5
11  01:00   30  0   22,5

Примеры логики:

• Результат в строке 8 = среднее значение строки 4 и строки 2 [(15+ 10)/2] = 12,5. Т.е. он использует два последних значения для 00:30, исключая значение из строки 6 из ретроспективного анализа.
• Результат в строке 4 = среднее значение строки 2 и строки 0 [(10+ 5)/2] = 7,5. Т.е. он использует два последних значения для 00:30 без значений, где df['Flag'] == 1.

Data

Код: Выделить всё

import pandas as pd

#DataFrame
data = {
'Time': ['00:30', '01:00', '00:30', '01:00', '00:30', '01:00', '00:30', '01:00', '00:30', '01:00', '00:30', '01:00'],
'Value': [5, 5, 10, 10, 15, 15, 20, 20, 25, 25, 30, 30],
'Flag': [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

Текущая попытка

• Функция

Код: Выделить всё

def calculate_rolling_avg(df):
values = df.loc[df['Flag'] == 0, 'Value']
rolling_avg = values.shift(1).rolling(window=2).mean()
return rolling_avg

• Примените функцию и создайте столбец «Результат».

Код: Выделить всё

df['Result'] = df.index.to_series().map(calculate_rolling_avg(df))

print(df)

Вывод:

Код: Выделить всё

     Time  Value  Flag  Result
0   00:30      5     0     NaN
1   01:00      5     0     NaN
2   00:30     10     0     5.0
3   01:00     10     1     NaN
4   00:30     15     0     7.5
5   01:00     15     1     NaN
6   00:30     20     1     NaN
7   01:00     20     0    12.5
8   00:30     25     1     NaN
9   01:00     25     0    17.5
10  00:30     30     1     NaN
11  01:00     30     0    22.5

Мое решение просто исключает расчет скользящего среднего для строк, где df['Flag'] == 1. Я хочу вычислить скользящее среднее для всех строк, но исключить значения из ретроспективного анализа, где df['Flag'] == 1.


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... agged-data