如何在python中获取流数据的移动平均值并获取连续移动平均值的差异答案

【问题标题】：How to take moving average of streaming data and take difference of consecutive moving average in python如何在python中获取流数据的移动平均值并获取连续移动平均值的差异
【发布时间】：2023-03-25 08:57:01
【问题描述】：

我想计算移动平均线并取当前平均线和之前平均线的差值，如果两个连续移动平均线之间的差值大于 4，则加一是计数计数器。

我的数据是流数据

使用此功能，我可以实现离线数据的移动平均。但我不确定如何对流数据执行此操作。

moving_avg= df['S1'].rolling(window=5).mean()
diff=df['moving_avg'].diff()

【问题讨论】：

请分享数据样本

标签： python-3.x pandas numpy pandas-groupby

【解决方案1】：

这很容易用标准的 python 集合归档。

我们的想法是为您的值保留一个有限的queue，并计算该队列的简单平均值。 deque 在底层使用链表，所以追加性能是 O(1)。

这是一个简单的例子：

from collections import deque

class Stats:
    def __init__(self, window=5):
        self._queue = deque(maxlen=window)
        self._prev_ma = None
        
    def push(self, value):
        self._queue.append(value)
        ma = sum(self._queue) / len(self._queue)
        diff = ma - self._prev_ma if self._prev_ma is not None else None
        self._prev_ma = ma
        print(f"value: {value}, MA: {ma}, diff: {diff}")

# usage
s = Stats()
for i in range(10):
    s.push(i)

【讨论】：

感谢您的出色解决方案。如果 5 行的 diff 连续大于 2 是否需要触发警报，是否可以在此处再添加一个条件？
当然，你可以在push方法里面添加任何业务逻辑。