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pandas如何計(jì)算移動(dòng)平均值

 更新時(shí)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(shí)，常需計(jì)算移動(dòng)平均值。遇到數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致結(jié)果為NAN問題，可使用pandas中rolling函數(shù)的min_periods參數(shù)。設(shè)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(shí)也能計(jì)算均值，確保數(shù)據(jù)不足時(shí)也能得出結(jié)果

pandas計(jì)算移動(dòng)平均值

本人遇到遇到一個(gè)任務(wù)，計(jì)算同月份合約當(dāng)天各合約總持倉量的移動(dòng)平均值。

立刻寫下了這個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)不行，存在一些數(shù)據(jù)，因?yàn)椴蛔?0天，導(dǎo)致結(jié)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(gè)建議，寫個(gè)功能函數(shù)。但是因?yàn)閿?shù)據(jù)比較復(fù)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(gè)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(dòng)有一天算一天，計(jì)算均值。如第19天數(shù)據(jù)，此時(shí)顯示的結(jié)果就是前面19天的均值。

pandas求滑動(dòng)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(gè)數(shù)求滑動(dòng)平均值
  • center：true-以當(dāng)前數(shù)為中心
  • win_type：如果沒有特殊指定，所有數(shù)的權(quán)重是一樣的

總結(jié)

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

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