滾動意味着與熊貓的定制窗口

Question

有沒有辦法自定義rolling_mean函數的窗口？

data
1
2
3
4
5
6
7
8

假設窗口設置為2，即計算觀察前后的2個數據點的平均值。 說第3次觀察。 在這種情況下，我們將有(1+2+3+4+5)/5 = 3 。 等等等等。

Answer 1

使用向前（或向后）窗口計算通常的滾動平均值，然后使用shift方法根據需要重新定位它。

data_mean = pd.rolling_mean(data, window=5).shift(-2)

如果要在觀察前后平均超過2個數據點（總共5個數據點），則使window=5 。

例如，

import pandas as pd

data = pd.Series(range(1, 9))

data_mean = pd.rolling_mean(data, window=5).shift(-2)
print(data_mean)

產量

0   NaN
1   NaN
2     3
3     4
4     5
5     6
6   NaN
7   NaN
dtype: float64

---

正如kadee指出的那樣 ，如果你希望將滾動平均值居中，那么就使用

pd.rolling_mean(data, window=5, center=True)

Answer 2

對於更新版本的Pandas（請參閱0.23.4文檔https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rolling.html ），您不再擁有rolling_mean。 相反，你會使用

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

對於您的示例，它將是：

df.rolling(5,center=True).mean()