带有滚动面具的熊猫滚动平均值/不包括条目答案

【问题标题】：pandas rolling average with a rolling mask / excluding entries带有滚动面具的熊猫滚动平均值/不包括条目
【发布时间】：2018-10-29 01:32:06
【问题描述】：

我有一个带有这样时间索引的 pandas 数据框

import pandas as pd
import numpy as np

idx = pd.date_range(start='2000',end='2001')
df = pd.DataFrame(np.random.normal(size=(len(idx),2)),index=idx)

看起来像这样：

                   0            1
2000-01-01  0.565524    0.355548
2000-01-02  -0.234161   0.888384

我想计算一个滚动平均值

df_avg = df.rolling(60).mean()

但始终排除对应于（比方说）+- 2 天前 10 天的条目。换句话说，对于每个日期，df_avg 应该包含前 60 个条目的平均值（带有 ewm 或 flat 的指数），但不包括从 t-48 到 t-52 的条目。我想我应该做一种滚动面具，但我不知道怎么做。我也可以尝试计算两个单独的平均值并获得结果作为差异，但它看起来很脏，我想知道是否有更好的方法可以推广到其他非线性计算......

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas mask rolling-average

【解决方案1】：

您可以使用apply 自定义您的功能：

# select indexes you want to average over
avg_idx = [idx for idx in range(60) if idx not in range(8, 13)]

# do rolling computation, calculating average only on the specified indexes
df_avg = df.rolling(60).apply(lambda x: x[avg_idx].mean())

apply 中的x DataFrame 将始终有 60 行，因此您可以基于此指定位置索引，知道第一个条目 (0) 是 t-60。

我不完全确定您的排除逻辑，但您可以根据您的情况轻松修改我的解决方案。

【讨论】：

谢谢，它看起来是正确的方法，但是 rolling().apply() 有一个扭曲的逻辑并使用 numpy 数组。你的代码给了我以下错误：...'numpy. ndarray' 对象没有属性 'iloc'
你是对的。我更新了我的解决方案以对此进行调整（非常小的调整）。另请注意，在最新版本的 pandas 中，他们（重新）引入了一个“原始”参数，如果设置为 False，则传递一个 pandas Series 来应用。

【解决方案2】：

不幸的是，没有。来自熊猫源代码：

df.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, 
           on=None, axis=0, closed=None)

window : int, or offset
    Size of the moving window. This is the number of observations used for
    calculating the statistic. Each window will be a fixed size.

    If its an offset then this will be the time period of each window. Each
    window will be a variable sized based on the observations included in
    the time-period.

【讨论】：