基于不同列的可变窗口的熊猫滚动平均值

Question

我想在一个窗口上执行滚动平均值，该窗口根据我的 DataFrame 中列的值而变化。 谁能帮我？ 这是一个起点：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng.integers(0, 100, size=(100, 2)), columns=list('AB'))
df.loc[:,'B']=df['B']//10

现在我想通过基于 B 列的窗口获得df.A系列的滚动平均值。例如，如果df.B[0]值 3 my_series[0]=df.A.rolling(3).mean()[0]等等my_series[1]等等...

你能帮助我吗？ 我很感激你的时间。

Answer 1

一种选择是循环遍历数据框，并为每一行分配一个等于rolling_mean 的新列。

df['rolling_mean'] = np.nan
for ind in range(len(df)):
    df.loc[df.index[ind], 'rolling_mean'] = df.A.rolling(df.loc[df.index[ind], 'B']).mean()[ind]