Pandas：一次计算 n 个滚动行的所有列的平均值

Question

我想要做的是......我有时间序列，我想计算滚动平均值，用于跨多列的 n 行。 我最初所做的是创建另一列，其中包含每行的平均值，然后对 n 行进行标准滚动平均值。 但是，当我在某些列中没有值时，我的计算会受到影响。

例子：

Col1 | Col2 | Col3 | Avg
10   | 20   |      | 15
     | 10   |      | 10
10   | 15   |  20  | 15

平均滚动平均值：13.33

虽然应该是：14.16

这是对我有用的示例，它包含所有数字...

Col1 | Col2 | Col3 | Avg 
10   | 20   |   15 | 15
10   | 10   |   10 | 10
10   | 15   |   20 | 15

平均滚动平均值：13.33

虽然应该是：13.33

我可以做的是手动循环...我还可以添加第二列，其中包含每行中的元素数量。

但是有没有更好的方法呢？

Answer 1

np.nanmean 将平均多维数组中的所有内容。

np.nanmean(df.values)

14.166666666666666

以滚动 3 个周期的方式使用它，您可以这样做

pd.Series({df.index[i]: np.nanmean(df.iloc[i-2:i+1].values) for i in range(2, len(df))})

2    14.166667
dtype: float64

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