熊猫滑动窗口，步长为

Question

在Pandas中，是否有任何快速方法可以使步长大小的滑动窗口重叠？我正在尝试在60秒的窗口和步长为1（窗口可以重叠）的窗口中沿每一列获取汇总指标（例如均值，标准差，百分位数，ecc。）。

我将写一个最小的例子来说明我想要的东西。

假设我们通过tmp = pd.DataFrame([1,2,3,4,5])获得了以下数据帧

>>> tmp
   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  5

我的结果窗口为2，步长为1，平均值为平均值

     0
0  1.5
1  2.5
2  3.5
3  4.5

我的数据框大约有200000行和870列，所以我想要一个快速的解决方案。 熊猫的滚动功能似乎没有步长参数。 我尝试阅读类似的问题，但没有找到合适的解决方案。

感谢您的帮助。

编辑： 我尝试了类似df[columname].groupby(df.index // 60).std()的解决方案，但窗口没有重叠并且步幅/步长不是1。

编辑2：我想要一个适用于任何步长的通用解决方案。

均值，窗口3和步长2的新示例：相同的初始数据帧tmp = pd.DataFrame([1,2,3,4,5])。 在这种情况下，输出应为：

   0
0  2
1  4

基本上，窗口采用前3个值（1、2和3），然后计算平均值，然后跳过2个位置（在本例中为值1和2），然后计算其他3个值（在本例中为3） ，4和5）。

如果阅读此书的任何人都在寻找步长为1的解决方案，@ Roy2012指出了在特定情况下适用的解决方案。

Answer 1

您正在寻找的内容（至少在此示例中）称为滚动均值：

tmp.rolling(2).mean()

==>
     0
0  NaN
1  1.5
2  2.5
3  3.5
4  4.5

如上面的第二个示例所示，如果您希望窗口更大而结果更少，请执行以下操作：

df = pd.DataFrame(range(1, 6)) # 1, 2, 3, 4, 5
df = df.rolling(3, center = True).mean()
# now select every second element. 
df[(df.index % 2) == 1]

结果是：

     0
1  2.0
3  4.0