带条件的加权平均值

Question

我有一个 API 调用，它返回一个包含“participant_timestamp”、“price”和“size”的数组。 我正在寻找基于此数组中不同时间段的子集计算加权平均值的帮助。 我一直在尝试使用 ma.masked_outside 和两个 'participant_timestamp' 值作为时间段子集的开始和结束，但我一无所获。 或者，我可以使用多个 API 调用并调整每个调用的时间范围参数，但我希望有一种更有效的方法来执行前者。

##Get Weighted Average Across Full Time Period##
api_data = ##API call specifics##
df = pd.DataFrame(api_data)
weighted_average_all_data = np.average(df['price'], weights=df['size'])
print(weighted_average_all_data)

##Attempt at ma.masked_outside##
new_array = ma.masked_outside(df['participant_timestamp'],15847272000000000000,15847266000000000000)
new_wtd_avg = np.average(new_array['price'], weights=new_array['size'])
print(new_wtd_avg)

IndexError：只有整数，切片（ : ），省略号（ ... ），numpy.newaxis（ None ）和整数或布尔数组是有效的索引