Pandas überleben in Gruppen durchschnittlich 3 Wochen am selben Tag ⇐ Python

[Anonymous]

Ich habe einen Datensatz mit einer Spalte mit Gruppen, Datumsangaben, Wochentagen und einigen Datenspalten. Für jedes Datum in jeder Gruppe möchte ich den Tagesdurchschnitt der letzten drei Wochen ermitteln. Ich habe mir den Kopf darüber zerbrochen, wie ich das am besten machen kann, vor allem, weil möglicherweise einige Daten fehlen. Daher ist die Gruppierung nach Gruppe und Wochentag und die Verwendung rollierender letzter drei Zeilen für den Durchschnitt möglicherweise nicht immer korrekt. Wie mache ich das richtig?
Ich habe eine MRE mit Beispieldaten und Ausgabespalten, es ist ziemlich lang, vollständig zu zeigen, was ich will:

Code: Select all

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'Group': [
'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 1', 'Group 2',
'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2',
'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1',
'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2',
'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 2', 'Group 1',
'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1', 'Group 2', 'Group 1',
'Group 2'],
'Date': [
'2025-06-26 00:00:00', '2025-06-26 00:00:00', '2025-06-27 00:00:00', '2025-06-27 00:00:00',
'2025-06-28 00:00:00', '2025-06-29 00:00:00', '2025-06-30 00:00:00', '2025-06-30 00:00:00',
'2025-07-01 00:00:00', '2025-07-01 00:00:00', '2025-07-02 00:00:00', '2025-07-02 00:00:00',
'2025-07-03 00:00:00', '2025-07-03 00:00:00', '2025-07-04 00:00:00', '2025-07-04 00:00:00',
'2025-07-05 00:00:00', '2025-07-07 00:00:00', '2025-07-07 00:00:00', '2025-07-08 00:00:00',
'2025-07-08 00:00:00', '2025-07-09 00:00:00', '2025-07-09 00:00:00', '2025-07-10 00:00:00',
'2025-07-10 00:00:00', '2025-07-11 00:00:00', '2025-07-11 00:00:00', '2025-07-12 00:00:00',
'2025-07-14 00:00:00', '2025-07-14 00:00:00', '2025-07-15 00:00:00', '2025-07-15 00:00:00',
'2025-07-16 00:00:00', '2025-07-16 00:00:00', '2025-07-17 00:00:00', '2025-07-17 00:00:00',
'2025-07-18 00:00:00', '2025-07-18 00:00:00', '2025-07-19 00:00:00', '2025-07-21 00:00:00',
'2025-07-21 00:00:00', '2025-07-22 00:00:00', '2025-07-22 00:00:00', '2025-07-23 00:00:00',
'2025-07-23 00:00:00', '2025-07-24 00:00:00', '2025-07-24 00:00:00', '2025-07-25 00:00:00',
'2025-07-25 00:00:00'],
'Weekday': [
3, 3, 4, 4, 5, 6, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 0, 0,
1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
'Data 1': [
69, 33, 42, 38, 7, 1, 60, 37, 45, 31, 66, 30, 61, 29, 36, 41, 9, 27, 44, 29, 34, 46, 36,
55, 34, 29, 40, 8, 62, 49, 26, 30, 51, 31, 57, 36, 40, 49, 11, 65, 37, 50, 34, 38, 35, 70,
25, 27, 42],
'Data 2': [
7, 8, 4, 9, 3, 0, 6, 5, 3, 3, 11, 6, 10, 1, 6, 4, 0, 1, 6, 6, 5, 4, 2, 7, 1, 4, 5, 1, 3, 4,
0, 6, 4, 1, 7, 1, 8, 7, 0, 4, 9, 4, 4, 3, 2, 1, 5, 4, 7],
'Data 1 L4W Av': [
np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,
np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 51.33, 63.33, 39.667, 41.0, 25.33, 27.33,
47.33, 55.0, 33.667, 38.33, 39.33, 53.33, 37.33, 33.0, 29.0, 17.667, 31.667, 42.33, 43.667,
34.667, 29.33, 41.667, 46.667, 51.667, 36.667, 33.33, 34.667, 34.0, 33.0, 52.0, 34.667, 33.33],
'Data 2 L4W Av': [
np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,
np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 8.0, 7.667, 6.0, 4.33, 3.6667, 4.667,
7.0, 7.33, 4.667, 4.667, 3.6667, 7.667, 4.667, 5.0, 3.6667, 1.0, 3.0, 3.6667, 4.0, 5.33,
5.33, 4.667, 4.0, 4.0, 6.33, 3.0, 1.33, 3.0, 3.33, 6.33, 6.0, 4.0]})