pandas.DataFrame.resample 的高斯核密度平滑？

Question

我正在使用pandas.DataFrame.resample將隨機事件重新采樣到 1 小時的間隔，並且看到非常隨機的結果，如果我將間隔增加到 2 或 4 小時，這些結果似乎不會消失。 這讓我想知道 Pandas 是否有任何類型的方法來生成平滑的密度內核，如具有可調帶寬的高斯內核密度方法來控制平滑。 我沒有在文檔中看到任何內容，但我想我會在發布到開發人員列表服務器之前先在這里發布，因為這是他們的偏好。 Scikit-Learn恰好具有我想要的高斯核密度函數，因此我將嘗試使用它，但這將是對 Pandas 的絕佳補充。

任何幫助是極大的贊賞！

hourly[0][344:468].plot()

Answer 1

Pandas 能夠在滾動窗口上應用聚合。 win_type參數控制窗口的形狀。 可以設置center參數，以便將標簽設置在窗口的中心，而不是右邊緣。 做高斯平滑：

hrly = pd.Series(hourly[0][344:468])
smooth = hrly.rolling(window=5, win_type='gaussian', center=True).mean(std=0.5)

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#rolling

Answer 2

我現在發現這個選項在pandas.stats.moments.ewma可用，而且效果很好。 結果如下：

from pandas.stats.moments import ewma

hourly[0][344:468].plot(style='b')
ewma(hourly[0][344:468], span=35).plot(style='k')