如何用熊貓自定義權重計算滾動平均值？

Question

熊貓文檔http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html上有一個有關如何計算移動平均值的示例：

ser = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=10))
pd.rolling_window(ser, 5, 'boxcar')

第二行計算五個窗口中每個觀測值的滾動平均值，其窗口為5，權重相等。 這些文檔非常誘人地提到了使用自定義權重的可能性（“傳遞win_type而不是明確指定權重時……”），但是您怎么做呢？

謝謝！

Answer 1

我不是數學專家，但是請在這里 輕松解釋。

我嘗試測試一下：

import pandas as pd

ser = pd.Series([1,1,1], index=pd.date_range('1/1/2000', periods=3))
print ser

rm1 = pd.rolling_window(ser, window=[2,2,2], mean=False)
rm2 = pd.rolling_window(ser, window=[2,2,2]) #, mean=True

print rm1
#
#2000-01-01   NaN
#2000-01-02   NaN
#2000-01-03     6
#Freq: D, dtype: float64
print rm2
#
#2000-01-01   NaN
#2000-01-02   NaN
#2000-01-03     1
#Freq: D, dtype: float64

我將window設置為ndarray （ [2,2,2] ），並計算了加權和（ rm1 ）和加權平均值（ rm2 ）。

pandas.rolling_window ：

window ： int或ndarray ：
加權窗口規格。 如果窗口是整數，則將其視為窗口長度，並且需要win_type

mean ： 布爾值，默認為True
如果True計算加權均值，否則加權和