使用“滚动”功能时如何移动均线?

时间:2019-01-29 13:43:58

标签: python pandas

我有以下DataFrame df:

                   TIME     DELAY
0   2016-01-01 06:30:00     0
1   2016-01-01 14:10:00     2
2   2016-01-01 07:05:00     2
3   2016-01-01 11:00:00     1
4   2016-01-01 10:40:00     0
5   2016-01-01 08:10:00     7
6   2016-01-01 11:35:00     2
7   2016-01-02 13:50:00     2
8   2016-01-02 14:50:00     4
9   2016-01-02 14:05:00     1

正如@jezrael在thread中所建议的那样,我使用以下代码来计算最近2小时的滚动平均值。

df["TIME"] = pd.to_datetime(df["TIME"])

df = df.sort_values('TIME').set_index('TIME')
df["DELAY_LAST2HOURS"] = df["DELAY"].rolling("2H").mean()
print (df)

这就是我得到的:

                     DELAY  DELAY_LAST2HOURS
TIME                                        
2016-01-01 06:30:00      0          0.000000
2016-01-01 07:05:00      2          1.000000
2016-01-01 08:10:00      7          3.000000
2016-01-01 10:40:00      0          0.000000
2016-01-01 11:00:00      1          0.500000
2016-01-01 11:35:00      2          1.000000
2016-01-01 14:10:00      2          2.000000
2016-01-02 13:50:00      2          2.000000
2016-01-02 14:05:00      1          1.500000
2016-01-02 14:50:00      4          2.333333

但是,是否可以移动滚动平均值以不考虑当前行。这是前四行的预期输出示例:

2016-01-01 06:30:00      0          0.000000
2016-01-01 07:05:00      2          0.000000
2016-01-01 08:10:00      7          1.000000
2016-01-01 10:40:00      0          3.000000

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果要移动1行,请使用:

df["DELAY_LAST2HOURS"] = df["DELAY"].rolling("2H").mean().shift().fillna(0)
print (df)
                     DELAY  DELAY_LAST2HOURS
TIME                                        
2016-01-01 06:30:00      0               0.0
2016-01-01 07:05:00      2               0.0
2016-01-01 08:10:00      7               1.0
2016-01-01 10:40:00      0               3.0
2016-01-01 11:00:00      1               0.0
2016-01-01 11:35:00      2               0.5
2016-01-01 14:10:00      2               1.0
2016-01-02 13:50:00      2               2.0
2016-01-02 14:05:00      1               2.0
2016-01-02 14:50:00      4               1.5

编辑:pandas 0.24.0解决方案-shift中的参数fill_value

df["DELAY_LAST2HOURS"] = df["DELAY"].rolling("2H").mean().shift(fill_value=0)
print (df)
                     DELAY  DELAY_LAST2HOURS
TIME                                        
2016-01-01 06:30:00      0               0.0
2016-01-01 07:05:00      2               0.0
2016-01-01 08:10:00      7               1.0
2016-01-01 10:40:00      0               3.0
2016-01-01 11:00:00      1               0.0
2016-01-01 11:35:00      2               0.5
2016-01-01 14:10:00      2               1.0
2016-01-02 13:50:00      2               2.0
2016-01-02 14:05:00      1               2.0
2016-01-02 14:50:00      4               1.5