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pandas如何计算移动平均值

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  • pandas求滑动平均值
  • 总结

pandas计算移动平均值

本人遇到遇到一个任务,计算同月份合约当天各合约总持仓量的移动平均值。

立刻写下了这个函数:

group = df.groupby(['合约系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持仓量'].sum().rolling(20).mean())

上交后,提出要求,不行,这个数据不行,存在一些数据,因为不足20天,导致结果为NAN。

一开始没想到思路,然后就问问群里的大佬,大佬给的第一个建议,写个功能函数。但是因为数据比较复杂,非连续数据,光是分类就很难,就继续询问。

直到一位大佬给了个答案:

group = df.groupby(['合约系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持仓量'].sum().rolling(20,min_periods = 1).mean())

min_periods:#表示窗口最少包含的观测值为1

意味着数据不满20天的,自动有一天算一天,计算均值。如www.devze.com第19天数据,此时显示的结果就是前面19天的均值。

pandas求滑动平均值

df.rolling(3, center=True).mean()

如果求最小值、最大值、求和等,可以改变最后面的函数,比如

df.rol编程客栈ling(3, center=True).min()
df.rolling(3, center=True).max()
df.rolling(3, cente编程客栈r=True).sum()

其他参数:

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_编程type=None, on=No编程客栈ne, axis=0, closed=None)
  • window:选几个数求滑动平均值
  • center:true-以当前数为中心
  • win_type:如果没有特殊指定,所有数的权重是一样的

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。

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