Pandas：使用具有最大信息标准的rolling_mean（）作为平滑函数？

Question

我想使用pd.rolling_mean（）作为保持最大信息标准的平滑函数。这意味着根据可用信息计算端点的方式不同。 window = 3，center = True的示例如下：

For Example: Window = 3, Center = True
ts_smooth[0] = 1/2 * ts[0] + 1/2 * ts[1]
ts_smooth[0<n<N-1] = 1/3 * ts[n-1] + 1/3 * ts[n] + 1/3 * ts[n+1]
ts_smooth[N] = 1/2 * ts[N-1] + 1/2 * ts[N]

在熊猫中实现这一目标的最佳途径是什么？

1. 为中点计算rolling_mean（）
2. 根据窗口大小编写一个函数来替换结束条件？

Answer 1

你可以使用shift函数，就像这样，

ts_shiftedPlus = ts.shift(1)
ts_shiftedMinus = ts.shift(-1)

ts_smooth = 1/3 * ts_shiftedMinus + 1/3 * ts + 1/3 * ts_shiftedPlus
ts_smooth.ix[0] = 1/2 * ts.ix[0] + 1/2 * ts.ix[1]
N = len(ts)
ts_smooth.ix[N] = 1/2 * ts.ix[N-1] + 1/2 * ts.ix[N]