用 pandas 计算前滚平均值答案

【问题标题】：Calculating Rolling forward averages with pandas用 pandas 计算前滚平均值
【发布时间】：2019-09-09 11:59:46
【问题描述】：

我需要计算数据框中的一些前滚平均值，但我真的不知道从哪里开始。

我知道如果我想提前 10 天选择一个单元格，我会选择 df.shift(-10)，但我想做的是计算提前 10 到 15 天之间的平均值。

所以我的想法是df.rolling(-10,-15).mean()，如果我试图计算一个移动平均线，那么 df.rolling(15, 10).mean() 会很好地工作，我确实考虑过只是计算这样的平均值，然后以某种方式移动数据。

任何帮助都会很棒

非常感谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以提前 5 天计算滚动平均值，然后再计算 10 个周期的shift。由于rolling中的负值是不允许的，所以你可以反转轴，向后计算，然后再次反转（见How to use Pandas rolling_* functions on a forward-looking basis）：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 2))
df[::-1].rolling(5).mean()[::-1].shift(-10)

【讨论】：

【解决方案2】：

上面的答案看起来不对。恕我直言，你不能倒车和换档。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(100, 2))) # int easier to interpret
df[::-1].rolling(window=5, min_periods=1).mean()[::-1]

这也有效，但您会丢失最后 4 个值：

df.rolling(window=5, min_periods=1).mean().shift(-5)

任意移动（偏移）的滚动窗口这个更难的问题可能需要以某种方式使用.shift()。

【讨论】：