滚动时更改滚动窗口的大小

时间:2018-08-13 15:14:15

标签: python pandas average rolling-average

我有一个这样的熊猫数据框;

>df

leg    speed
  1       10
  1       11
  1       12
  1       13
  1       12
  1       15
  1       19
  1       12
  2       10
  2       10
  2       12
  2       15
  2       19
  2       11
  :        :

我想创建一个新列roll_speed,该列采用最近5个位置的滚动平均速度。但我想在其中添加更详细的条件。

  1. 分组依据leg(未考虑不同leg中行的速度。
  2. 我希望根据可用的行将滚动窗口的最大值从1更改为5。例如,在leg == 1中,第一行仅计算一行,因此滚动速度应为10/1 = 10。对于第二行,只有两行可用于计算,滚动速度应为(10+11)/2 = 10.5

    leg    speed   roll_speed
      1       10           10    # 10/1
      1       11           10.5  # (10+11)/2
      1       12           11    # (10+11+12)/3
      1       13           11.5  # (10+11+12+13)/4
      1       12           11.6  # (10+11+12+13+12)/5
      1       15           12.6  # (11+12+13+12+15)/5
      1       19           14.2  # (12+13+12+15+19)/5
      1       12           14.2  # (13+12+15+19+12)/5
      2       10           10    # 10/1
      2       10           10    # (10+10)/2
      2       12           10.7  # (10+10+12)/3
      2       15           11.8  # (10+10+12+15)/4
      2       19           13.2  # (10+10+12+15+19)/5
      2       11           13.4  # (10+12+15+19+11)/5
      :        :           
    

我的尝试

df['roll_speed'] = df.speed.rolling(5).mean()

但是,对于可用于计算的少于五行的行,它只返回NA。我应该如何解决这个问题?谢谢您的帮助!

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

将参数min_periods设置为1

df['roll_speed'] = df.groupby('leg').speed.rolling(5, min_periods = 1).mean()\
.round(1).reset_index(drop = True)

    leg speed   roll_speed
0   1   10  10.0
1   1   11  10.5
2   1   12  11.0
3   1   13  11.5
4   1   12  11.6
5   1   15  12.6
6   1   19  14.2
7   1   12  14.2
8   2   10  10.0
9   2   10  10.0
10  2   12  10.7
11  2   15  11.8
12  2   19  13.2
13  2   11  13.4

答案 1 :(得分:2)

使用rolling(5)将为您提供除每个组的前4个事件以外的所有结果。我们可以用展开的mean填充剩余的值:

(df.groupby('leg').speed.rolling(5)
    .mean().fillna(df.groupby('leg').speed.expanding().mean())
).reset_index(drop=True)

0     10.000000
1     10.500000
2     11.000000
3     11.500000
4     11.600000
5     12.600000
6     14.200000
7     14.200000
8     10.000000
9     10.000000
10    10.666667
11    11.750000
12    13.200000
13    13.400000
Name: speed, dtype: float64