如何使用groupby聚合结果为Pandas DataFrame新增按type统计的前一日target均值列

解决方案 #

首先提前处理日期列，避免排序逻辑异常：

import pandas as pd
# 确保date列为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

你已经计算出的按date、type分组的均值means可以按以下步骤处理，最终匹配到原DataFrame：

1. 将多级索引的均值Series转为DataFrame，并按分组维度排序保证时间顺序正确

df_means = means.reset_index(name='curr_day_mean')
df_means = df_means.sort_values(['type', 'date'])

2. 按type分组，将当日均值向下偏移1行，得到对应type的前一日均值

df_means['prev_type_mean'] = df_means.groupby('type')['curr_day_mean'].shift(1)

3. 将计算好的前一日均值合并回原DataFrame

df = df.merge(
    df_means[['date', 'type', 'prev_type_mean']],
    on=['date', 'type'],
    how='left'
)

最终得到的prev_type_mean列就是你需要的结果，和你给出的预期输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos Navarro Astiasarán