Question

我有一堆数字：

df
        close
0       3247.50
1       3247.00
2       3247.25
3       3248.50
4       3249.25

#dtype: float64

当我尝试时：

df['testma'] = df['close'].rolling(window=2, min_periods=(2)).mean()  # considering full session

输出是一个 NaN 列。我想不出发生这种情况的任何原因。该代码适用于其他数据帧。

关于我可以尝试什么的任何想法？

Answer 1

将 min_periods 更改为 1

df['testma'] = df['close'].rolling(window=2, min_periods=1).mean()  
df
     close    testma
0  3247.50  3247.500
1  3247.00  3247.250
2  3247.25  3247.125
3  3248.50  3247.875
4  3249.25  3248.875

Answer 2

尝试自己运行代码，似乎出现了预期的结果（即第一个单元格上的 NaN，因为没有 2 个值可以从中计算平均值）。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'close': [3247.50, 3247.00, 3247.25, 3248.50, 3249.25]})
df['testma'] = df['close'].rolling(window=2, min_periods=(2)).mean()

df.head()

<头>

	关闭	testma
0	3247.50	NaN
1	3247.00	3247.250
2	3247.25	3247.125
3	3248.50	3247.875
4	3249.25	3248.875

如果问题只是第一个值是 NaN，那么可以使用 min_periods 参数解决。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'close': [3247.50, 3247.00, 3247.25, 3248.50, 3249.25]})
df['testma'] = df['close'].rolling(window=2, min_periods=(1)).mean()

df.head()

<头>

	关闭	testma
0	3247.50	3247.500
1	3247.00	3247.250
2	3247.25	3247.125
3	3248.50	3247.875
4	3249.25	3248.875

Pandas - 滚动平均值给出了一个 NaN 列？

2 个答案: