我有一个包含2列的数据框-日期和价格。数据首先以最新日期进行排序（第一行1月23日，第二行1月22日，依此类推）。
Date Price
23 Jan 100
22 Jan 95
21 Jan 90
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我想为此时间序列数据计算2天滚动平均价格。我正在使用这个：
df.rolling(2).mean()
它的作用是，将NaN分配给第一行（1月23日），然后将第二行的NaN分配为1月23日和1月22日价格的平均值。远期数据（1月23日价格）。我需要的是1月23日的移动平均值是1月23日和1月22日的平均值。这样MA的最后一个值将是NaN而不是第一个值。
我不想做的是先对这些数据进行排序，然后再计算。
我与pct_change（）有相同的问题。但是，pct_change（-1）解决了该问题。但是滚动不接受负值作为输入。请提出解决此问题的方法。谢谢。
答案 0 :(得分：2)
由于您不想排序，因此这里是一种解决方法。您可以反转数据框，采用滚动平均值，然后再次反转。
df[::-1].rolling(window=2).mean()[::-1]
输出：
Price
23 Jan 97.5
22 Jan 92.5
21 Jan NaN