【发布时间】：2017-11-30 10:00:11
【问题描述】：
我很累，我需要 stackoverflow 的智慧。
我想使用 pandas 根据过去一周中的某天创建一个简单的销售平均模型。
我的意思是，模型根据过去 4 个星期一预测下星期一的 Sales 值。此外，如果过去没有足够的周数，只需计算现有周数的平均值。
我的时间序列 df 示例：
weekDay weekNum Sales
Date
2013-01-01 2 1 22
2013-01-02 3 1 33
2013-01-03 4 1 44
2013-01-04 5 1 55
2013-01-05 6 1 66
2013-01-06 7 2 76
2013-01-07 1 2 23
2013-01-08 2 2 55
2013-01-09 3 2 34
2013-01-10 4 2 43
2013-01-11 5 2 34
2013-01-12 6 2 53
2013-01-13 7 3 52
2013-01-14 1 3 41
2013-01-15 2 3 31
2013-01-16 3 3 31
2013-01-17 4 3 42
2013-01-18 5 3 23
2013-01-19 6 3 41
2013-01-20 7 4 31
2013-01-21 1 4 31
2013-01-22 2 4 31
2013-01-23 3 4 43
2013-01-24 4 4 53
2013-01-25 5 4 32
2013-01-26 6 4 12
2013-01-27 7 5 41
2013-01-28 1 5 41
2013-01-29 2 5 12
2013-01-30 3 5 76
2013-01-31 4 5 43
2013-02-01 5 5 32
2013-02-02 6 5 54
2013-02-03 7 6 43
2013-02-04 1 6 43
2013-02-05 2 6 12
2013-02-06 3 6 12
2013-02-07 4 6 43
2013-02-08 5 6 22
2013-02-09 6 6 12
我尝试过的：
ts.resample('D').rolling(28).mean()["Sales"]
ts.resample('W-MON').rolling(1).mean()["Sales"]
但这没有帮助。
【问题讨论】：
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你好堆栈！为什么没有帮助？你能提供一个实际与预期的输出吗？
标签： python pandas time-series