获取熊猫数据框最近 N 个工作日的平均值答案

【问题标题】：Get mean of last N weekdays for pandas dataframe获取熊猫数据框最近 N 个工作日的平均值
【发布时间】：2014-10-30 22:08:49
【问题描述】：

假设我的数据是每日计数，并将 DateTimeIndex 列作为其索引。有没有办法获得过去 n 个工作日的平均值？例如，如果日期是 8 月 15 日星期日，我想获得计数的平均值（8 月 8 日星期日，8 月 1 日星期日，...）。

我昨天开始使用 pandas，所以这是我蛮力强迫的。

# df is a dataframe with an DateTimeIndex
# brute force for count last n weekdays, wherelnwd = last n weekdays
def lnwd(n=1):
    lnwd, tmp = df.shift(7), df.shift(7) # count last weekday
    for i in xrange(n-1):
        tmp = tmp.shift(7)
        lnwd += tmp
    lnwd = lnwd/n  # average
    return lnwd

必须有一个班轮？有没有办法使用apply()（不传递具有for循环的函数？因为n是变量）或某种形式的groupby？例如，在每个工作日求所有数据的平均值的方法是：

df.groupby(lambda x: x.dayofweek).mean() # mean of each MTWHFSS

【问题讨论】：

DateTimeIndex 有一个 weekofyear 方法。见pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/generated/…

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

我认为您正在寻找滚动应用（在这种情况下是滚动平均值）？请参阅文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#moving-rolling-statistics-moments。但是随后分别申请每个工作日，这可以通过将rolling_mean与工作日分组与groupby结合来实现。

这应该给出类似的东西（带有系列s）：

s.groupby(s.index.weekday).transform(lambda x: pd.rolling_mean(x, window=n))

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 Pandas 1.4.1 版，joris 提供的解决方案似乎已经过时（“模块 'pandas' 没有属性 'rolling_mean'”）。同样可以使用

s.groupby(s.index.weekday).transform(lambda x: pd.Series.rolling(x, window=n).mean())

【讨论】：