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pandas如何計算移動平均值

 更新時間：2024年09月10日 16:10:41   作者：神出鬼沒，指的就是我!  
在處理金融數(shù)據(jù)分析時，常需計算移動平均值。遇到數(shù)據(jù)不足導致結果為NAN問題，可使用pandas中rolling函數(shù)的min_periods參數(shù)。設置min_periods=1即可解決，它允許窗口中的非空觀測值少于窗口大小時也能計算均值，確保數(shù)據(jù)不足時也能得出結果

pandas計算移動平均值

本人遇到遇到一個任務，計算同月份合約當天各合約總持倉量的移動平均值。

立刻寫下了這個函數(shù)：

group = df.groupby(['合約系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持倉量'].sum().rolling(20).mean())

上交后，提出要求，不行，這個數(shù)據(jù)不行，存在一些數(shù)據(jù)，因為不足20天，導致結果為NAN。

一開始沒想到思路，然后就問問群里的大佬，大佬給的第一個建議，寫個功能函數(shù)。但是因為數(shù)據(jù)比較復雜，非連續(xù)數(shù)據(jù)，光是分類就很難，就繼續(xù)詢問。

直到一位大佬給了個答案：

group = df.groupby(['合約系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持倉量'].sum().rolling(20,min_periods = 1).mean())

min_periods：#表示窗口最少包含的觀測值為1

意味著數(shù)據(jù)不滿20天的，自動有一天算一天，計算均值。如第19天數(shù)據(jù)，此時顯示的結果就是前面19天的均值。

pandas求滑動平均值

df.rolling(3, center=True).mean()

如果求最小值、最大值、求和等，可以改變最后面的函數(shù)，比如

df.rolling(3, center=True).min()
df.rolling(3, center=True).max()
df.rolling(3, center=True).sum()

其他參數(shù)：

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
  • window：選幾個數(shù)求滑動平均值
  • center：true-以當前數(shù)為中心
  • win_type：如果沒有特殊指定，所有數(shù)的權重是一樣的

總結

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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