我有一个包含2列的数据框：cat，time和value。我想为每行计算前一天的平均价格，例如该猫的60分钟。但不完全是这样：我想每10分钟计算一次平均值。
例如，假设我正在查看一个观测值（猫，时间，值）=（10，10:34，x）。对于该观察，我想检索cat = 10且时间在9:30到10:30之间的值的平均值。同样，如果时间是11:59，我会在10:50和11:50之间看。
直到现在我一直在尝试：
- 使用groupby计算每10分钟的平均值和计数。合并回原始数据帧时，请移动时间仓使其超过数据。
- 第二组，在过去60分钟内使用rolling weighted average。
- 使用10分钟的垃圾箱和cat作为键，合并到原始数据框。
- Mistake：第一个groupby并不包含所有bin，因此当我合并回原始df时，很多bin中都没有数据。
- 解决方案：在步骤1中人为地创建所有组合（cat，time_bin）。问题：过多的计算和内存。