Блог

Я хотел бы рассчитать среднее значение с интервалом в 3 года. Мои данные такие :

 import pandas as pd 
import numpy as np

N=120
data = {'p1': np.random.randint(50,100,N),
        'p2': np.random.randint(0,100,N),
        'p3': np.random.randint(10,70,N)
        }
df = (pd.DataFrame(data, index=pd.bdate_range(start='20100101', periods=N, freq='BM'))
      .stack()
      .reset_index()
      .rename(columns={'level_0': 'date', 'level_1': 'type', 0: 'price'})
      .sort_values('date')
      )
  

Я пытался :

 (df.sort_values('date')
       .groupby(['type', 
                 ''.join([(df.date.dt.year-3), '-', (df.date.dt.year)]) #3 years time span
                ]
               )
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
       )
  

но появляется сообщение об ошибке :

 TypeError: sequence item 0: expected str instance, Series found
  

Я хотел бы рассчитать среднее значение (и другие показатели) по цене с помощью группы по типу / периоду времени 2010-2013, 2011-2014, 2012-2015…

Метка важна, потому что я могу использовать :

 (df.sort_values('date')
       .groupby(['type', df.date.dt.year//3]) #3 years time span
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
)
  

есть идеи?

Я думаю, что нашел ответ на свой собственный вопрос с помощью (кому-то еще может быть интересно) :

 (df.sort_values('date')
       .groupby(['type', (df.date.dt.year-3).astype(str).str.cat((df.date.dt.year).astype(str), sep='-')
                ]
               )
       ['price']
       .apply(lambda x: x.mean())
)