计算熊猫的连续滚动平均值作为数组函数？

Lonewolf 发表于 Dev

独狼

我正在尝试使用熊猫中的NaN在数据框上计算滚动平均值，但是当熊猫遇到NaN时，熊猫似乎会重置窗口，例如听到一些代码...

import numpy as np
from pandas import *

foo = DataFrame(np.arange(0.0,13.0))
foo['1'] = np.arange(13.0,26.0)
foo.ix[4:6,0] = np.nan
foo.ix[4:7,1] = np.nan
bar = rolling_mean(foo, 4)

给出滚动平均值，该滚动平均值将在每个NaN之后重置窗口，而不仅仅是跳过NaN

bar = 
       0     1
0    NaN   NaN
1    NaN   NaN
2    NaN   NaN
3    1.5  14.5
4    NaN   NaN
5    NaN   NaN
6    NaN   NaN
7    NaN   NaN
8    NaN   NaN
9    NaN   NaN
10   8.5   NaN
11   9.5  22.5
12  10.5  23.5

我发现一个丑陋的iter / dropna（）解决了正确的答案

def sparse_rolling_mean(df_data, window):
     ...:     f_data = DataFrame(np.nan,index=df_data.index, columns=df_data.columns)
     ...:     for i in f_data.columns:
     ...:         f_data.ix[:,i] = rolling_mean(df_data.ix[:,i].dropna(),window)
     ...:     return f_data

bar = sparse_rolling_mean(foo,4)

bar
        0     1
0     NaN   NaN
1     NaN   NaN
2     NaN   NaN
3    1.50  14.5
4     NaN   NaN
5     NaN   NaN
6     NaN   NaN
7    3.25   NaN
8    5.00  16.5
9    6.75  18.5
10   8.50  20.5
11   9.50  22.5
12  10.50  23.5

有谁知道是否可以作为数组函数来执行此操作？提前谢谢了。

贝扎德·诺里

您可以这样做：

>>> def sparse_rolling_mean(ts, window):
...     return rolling_mean(ts.dropna(), window).reindex_like(ts)
... 
>>> foo.apply(sparse_rolling_mean, args=(4,))
        0     1
0     NaN   NaN
1     NaN   NaN
2     NaN   NaN
3    1.50  14.5
4     NaN   NaN
5     NaN   NaN
6     NaN   NaN
7    3.25   NaN
8    5.00  16.5
9    6.75  18.5
10   8.50  20.5
11   9.50  22.5
12  10.50  23.5

[13 rows x 2 columns]