熊猫滚动申请允许nan答案

【问题标题】：pandas rolling apply to allow nan熊猫滚动申请允许nan
【发布时间】：2017-11-08 03:03:32
【问题描述】：

我有一个非常简单的熊猫系列：

xx = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan, 3, 4, 5])

如果我运行它，我会得到我想要的：

>>> xx.rolling(3,1).mean()
0    1.0
1    1.5
2    1.5
3    2.0
4    3.0
5    3.5
6    4.0

但如果我必须使用.apply()，我无法通过在mean() 操作中忽略NaNs 来使其工作：

>>> xx.rolling(3,1).apply(np.mean)
0    1.0
1    1.5
2    NaN
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    4.0

>>> xx.rolling(3,1).apply(lambda x : np.mean(x))
0    1.0
1    1.5
2    NaN
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    4.0

我应该怎么做才能同时使用.apply() 并在第一个输出中获得结果？我的实际问题更复杂，我必须使用.apply() 来实现，但归结为这个问题。

【问题讨论】：

标签： python pandas nan mean

【解决方案1】：

你可以使用 np.nanmean()

xx.rolling(3,1).apply(lambda x : np.nanmean(x))
Out[59]: 
0    1.0
1    1.5
2    1.5
3    2.0
4    3.0
5    3.5
6    4.0
dtype: float64

如果你必须明确地处理 nans，你可以这样做：

xx.rolling(3,1).apply(lambda x : np.mean(x[~np.isnan(x)]))
Out[94]: 
0    1.0
1    1.5
2    1.5
3    2.0
4    3.0
5    3.5
6    4.0
dtype: float64

【讨论】：