熊貓-如何計算前滾10 /后滾10平均絕對偏差？

Question

我一直在閱讀關於rolling（）函數的文檔，但似乎找不到一種同時合並前向和后向窗口的方法。 我想做的是計算前10個事件和過去10個事件的平均絕對偏差（甚至標准偏差），以進行離群分析。

通過這樣做，我能夠以一種怪異的方式計算出前/過去10的均值

df = pd.DataFrame({ 'date': pd.date_range(start='1/1/2017', end='12/31/2017'),
        'value': np.random.rand(365)})

first_10 = df.rolling(window=10, win_type='triang')['value'].mean().shift().reset_index()

last_10 = df[::-1].rolling(window=10, win_type='triang')['value'].mean().shift().reset_index()

接着

pd.merge(first_10, last_10, on = ['level_1']).set_index(['level_1']).mean(axis=1)

但是，因為您不能僅將兩個MAD求平均值，以獲取該窗口的MAD，所以我無法做到這一點。 有誰有更強大的方法來使用滾動函數進行此類計算？ 感覺好像必須使用某種移位功能。

感謝對此的幫助。

Answer 1

你可以做這樣的事情

mad = lambda x: np.fabs(x - x.mean()).mean()

s.rolling(window=60).apply(mad, raw=True).plot(style='k')

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