Question

我正在尝试在DataFrames上运行一些计算。我想计算两组滚动平均值之间的平均差。更具体地说，是长期平均值（lst）和较小平均值（lst_2）之间的差的平均值。我正尝试将计算与double for循环结合使用，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as pd

def main(df):

    df=df.pct_change()
    lst=[100,150,200,250,300]
    lst_2=[5,10,15,20]

    result=pd.DataFrame(np.sum([calc(df,T,t) for T in lst for t in lst_2]))/(len(lst)+len(lst_2))

    return result

def calc(df,T,t):

     roll=pd.DataFrame(np.sign(df.rolling(t).mean()-df.rolling(T).mean()))

     return roll

总体而言，我应该有20个差异（5和100、10和100、15和100 ... 20和300）；我以差异为标志，我希望在每个时间点平均这些差异。理想情况下，结果将是一个数据帧result。

当运行double for循环时，出现错误：cannot copy sequence with size 3951 to array axis with dimension 1056。显然，我了解到，由于T和t的滚动不同，因此在进行数组转换（使用np.sum时，数据帧的尺寸不相等，但是我认为它将“ NaN”用于对齐尺寸）。希望我已经足够清楚了。谢谢。

根据注释中的要求，这是一个示例。让我们假设以下内容数据框：

df = pd.DataFrame({'A': [100,101.4636,104.9477,106.7089,109.2701,111.522,113.3832,113.8672,115.0718,114.6945,111.7446,108.8154]},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])
df=df.pct_change()

我需要计算以下2组均值：

lst=[8,10]
lst_1=[3,4]

然后我按照以下步骤操作：

1 / 我想计算滚动平均值（3）-滚动平均值（8），并得到它的符号：

roll=np.sign(df.rolling(3).mean()-df.rolling(8).mean())

这应该返回以下内容：

roll = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1,-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])

2 / 我重做步骤1，结合差异3-10; 4-8; 4-10。因此，我总共获得了4个滚动数据帧。

roll_3_8 = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1,-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])
roll_3_10 = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])
roll_4_8 = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1,-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])
roll_4_10 = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])

3 / 现在我有了所有差异，我只想求它们的平均值，因此我将所有4个滚动数据帧求和，然后将其除以4（计算出的差异数）。结果应该是（删除所有N / A值之前）：

result = pd.DataFrame({'A': ['NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN','NaN',-1,-1},index=[0, 1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11])

熊猫数据框中的滚动方式

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