Seaborn tsplot窗口估算器

Question

我想做一个tsplot，其中估计器是一个窗口函数，如滚动均值而不是均值。理想情况下，我想将滚动均值函数作为estimator的{​​{1}}参数传递，但是将各个时间点传递给该估算器。所以，看起来我一直在处理我的数据预处理。

这是对的吗？我在这里有一个很好的方法吗？

Answer 1

我不认为我完全理解你要做的是什么，但tsplot中用于计算置信区间的引导函数获取整个数组和axis=0，然后重新采样行在减少操作之前的数组。所以这似乎有效：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.cumsum(np.random.randn(25, 40), axis=1)
sns.tsplot(data=data)

def rolling_mean(data, axis=0):
    return pd.rolling_mean(data, 4, axis=1).mean(axis=axis)

sns.tsplot(data=data, estimator=rolling_mean)