如何为二进制变量列生成累积均值并构建新DataFrame

需求说明 #

现有一个包含二进制Win列的DataFrame（约500条数据），需要新增Average列，每行值为Win列从第1行到当前行的累积胜率均值，示例如下：

实现方法（Pandas） #

可以用两种简洁的方式实现：

方法1：累积求和除以行号

利用cumsum()计算到当前行的Win总和，再除以当前行的序号（从1开始）得到累积均值：

import pandas as pd

# 替换为你的实际DataFrame
df = pd.DataFrame({'Win': [1,1,0,0,0,1,0]})

# 计算累积均值并保留两位小数
df['Average'] = df['Win'].cumsum() / (df.index + 1)
df['Average'] = df['Average'].round(2)

方法2：使用expanding窗口均值

Pandas的expanding().mean()可以直接计算从第一行到当前行的滚动均值，代码更简洁：

df['Average'] = df['Win'].expanding().mean().round(2)

两种方法都能得到与示例一致的结果，处理500条数据的效率都很高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Buckethead