请教一个df.apply问题

请教一个问题，您在pandas中关于apply、lambda的应用这一文章中，用到了平行的三个数据，如果要用到二个平行数据，一个是下一行数据，如平均气温，平均湿度，和下一行的风速，该如何写代码？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇文章：DataFrame 根据同一行多列的值做判断，生成新的列值，df.apply,lambda的使用 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: pandas计算行或者列的总和及apply函数的使用中的 类似的，计算每一行的平均值 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  对于重新构建的dataframe

  df=pd.DataFrame(d)
  df['row_mean']=df.apply(lambda x:x.mean(),axis=1)
  print(df)
     one  two  three  row_mean
  a    1    5      9       5.0
  b    2    6     10       6.0
  c    3    7     11       7.0
  d    4    8     12       8.0
  

• 以下回答来自chatgpt:

  针对您的问题，可以按照以下步骤编写代码：

  1. 读取气象数据的CSV文件到pandas的DataFrame，例如以下代码读取北京2018年每一天的平均气温和湿度数据：

  df_weather = pd.read_csv('path/to/weather.csv')
  # 只选择需要的列，例如日期、月份、平均气温和平均湿度
  df_weather = df_weather[['日期', '月份', '平均气温', '平均湿度']]
  

  1. 计算每个月份的平均气温和平均湿度，例如以下代码实现此功能：

  avg_weather = df_weather.groupby('月份').agg({'平均气温': 'mean', '平均湿度': 'mean'})
  

  1. 读取下一个时期的风速数据到pandas的DataFrame，并进行处理，例如以下代码读取从2018年1月1日到2018年6月30日的风速数据，将日期和月份提取出来，然后计算每个月份的平均风速：

  df_wind = pd.read_csv('path/to/wind.csv')
  # 只选择需要的列，例如日期和平均风速
  df_wind = df_wind[['日期', '平均风速']]
  # 将日期提取出来
  df_wind['日期'] = pd.to_datetime(df_wind['日期'], format='%Y-%m-%d') 
  df_wind['月份'] = df_wind['日期'].dt.strftime('%Y-%m')
  # 计算每个月份的平均风速
  avg_wind = df_wind.groupby('月份').agg({'平均风速': 'mean'})
  

  1. 将之前计算的气温和湿度数据和风速数据合并在一起，例如以下代码将气温和湿度数据与风速数据按照月份进行合并：

  result = pd.concat([avg_weather, avg_wind], axis=1, sort=True)
  

  以上就是处理该问题的代码和步骤，如果您有任何疑问或者需要更具体的代码，请告诉我。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

你为啥非要一起弄，先把风速做一个偏移，再按照同一行处理他不香吗