极客笔记找到Python Pandas中的滚动平均数
在数据分析中，我们经常需要计算一些统计指标，其中滚动平均数是一个常见的指标。滚动平均数是时间序列数据中用来平滑数据的一种方法，可以使数据更加稳定，减少噪声和波动。在Python Pandas中，我们可以非常容易地计算滚动平均数，本文将详细介绍如何实现。
Pandas滚动函数
在Pandas中，我们可以使用rolling函数来计算滚动统计指标，其中包括滚动平均数。下面是一个简单的例子，使用rolling函数计算一个序列的滚动平均数：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series(np.random.randn(1000)) # 随机生成一组数据
rolling_mean = data.rolling(window=10).mean() # 计算滚动平均数
print(rolling_mean.head(20)) # 输出前20个滚动平均数
在上面的例子中，我们生成了一个1000个元素的随机序列，并使用rolling函数计算了窗口大小为10的滚动平均数。输出结果如下：
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 0.282029
10 -0.230538
11 -0.073409
12 0.339360
13 0.316505
14 -0.147834
15 0.038074
16 -0.096236
17 -0.030656
18 0.023858
19 0.292738
dtype: float64
我们可以看到，在前9个元素中，滚动平均数都是NaN（即未定义）。这是因为窗口大小为10，需要10个元素才能计算滚动平均数。因此，在前9个元素中，无法计算滚动平均数，结果为NaN。从第10个元素开始，我们才能得到有意义的滚动平均数。
rolling函数还有很多其他的参数，可以帮助我们计算各种不同的统计指标。下面我们将介绍一些常用的参数。
窗口大小
rolling函数的第一个参数window表示滚动窗口的大小，它决定了计算滚动统计指标时所涉及到的时间区间大小。例如，在上面的例子中，窗口大小为10，意味着计算滚动平均数时会涉及到当前时刻以及前面的9个时刻。窗口大小的选择取决于数据的周期性和噪声程度，通常为了达到较好的效果，需要进行多次尝试。
我们可以通过修改窗口大小来观察计算结果的变化。例如，下面是一个以5为窗口大小的滚动平均数例子：
rolling_mean_2 = data.rolling(window=5).mean() # 计算滚动平均数
print(rolling_mean_2.head(10)) # 输出前10个滚动平均数
输出结果如下：
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 -0.197046
5 -0.621524
6 -0.619890
7 -0.006584
8 0.202553
9 0.655123
dtype: float64
我们可以看到，窗口大小从10变成了5，导致滚动平均数的结果也发生了变化。
计算方法
rolling函数的第二个参数min_periods表示计算滚动统计指标所需的最小期数。例如，如果我们设min_periods=5，则只有在数据序列中至少有5个元素时，才能开始计算滚动平均数。这个参数可以用于控制滚动统计指标的准确性和稳定性。
rolling函数默认使用的是简单平均数来计算滚动平均数。但是，在某些情况下，简单平均数并不能很好地反映出数据的特征。因此，rolling函数还提供了其他的计算方法，例如指数平滑、加权平均数等。这些方法可以通过调用rolling对象的相应方法进行计算。例如，下面是一个以指数平滑方法计算滚动平均数的例子：
exp_mean = data.ewm(span=10, adjust=False).mean() # 计算指定窗口的指数平滑滚动平均数
print(exp_mean.head(20)) # 输出前20个滚动平均数
在上面的例子中，我们使用ewm方法来计算以10为窗口大小的指数平滑滚动平均数。输出结果如下：
0 -0.853905
1 -0.704494
2 -0.792418
3 -0.736744
4 -0.564482
5 -0.744324
6 -0.735222
7 -0.557730
8 -0.465651
9 -0.310682
10 -0.207653
11 0.017325
12 0.173102
13 0.196162
14 -0.006498
15 -0.074258
16 -0.063454
17 -0.039432
18 -0.011842
19 0.125029
dtype: float64
我们可以看到，与简单平均数相比，指数平滑滚动平均数更加平滑，表现出更好的稳定性和趋势性。在实际应用中，我们可以根据数据的特点选择合适的计算方法，以提高滚动统计指标的准确性和可靠性。
计算对象
除了可以对Series对象进行滚动计算外，rolling函数还可以对DataFrame对象的某个列进行滚动计算。例如，下面是一个以DataFrame对象的某个列计算滚动平均数的例子：
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000), 'b': np.random.randn(1000)}) # 创建一个DataFrame对象
rolling_mean_3 = df['b'].rolling(window=10).mean() # 计算'b'列的滚动平均数
print(rolling_mean_3.head(20)) # 输出前20个滚动平均数
在上面的例子中，我们创建了一个包含两个随机列的DataFrame对象，并对其中的一个列’b’计算了窗口大小为10的滚动平均数。输出结果如下：
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 0.328174
10 0.155261
11 0.007120
12 -0.461081
13 0.030135
14 -0.264171
15 0.395738
16 -0.108229
17 0.174545
18 0.150893
19 0.734225
Name: b, dtype: float64
我们可以看到，通过指定DataFrame对象的某个列，我们可以仅对该列进行滚动计算，从而更加灵活地应用rolling函数。同时，我们还可以使用rolling函数的apply方法，对DataFrame对象的多个列进行滚动计算，这超出了本文的范围，读者可以自行查阅相关文档学习。
函数应用
在某些情况下，rolling函数提供的默认计算方法可能无法满足我们的需求，我们需要自定义一个函数来进行滚动计算。这时，我们可以使用rolling函数的apply方法，将自定义函数应用于滚动窗口中的数据。例如，下面是一个自定义函数的例子，用于计算滚动窗口中的中位数：
def rolling_median(window):
return np.median(window)
rolling_median = data.rolling(window=10).apply(rolling_median) # 计算滚动窗口的中位数
print(rolling_median.head(20)) # 输出前20个滚动中位数
在上面的例子中，我们定义了一个计算中位数的自定义函数rolling_median，并使用apply方法将其应用于窗口大小为10的滚动窗口中。输出结果如下：
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 0.223446
10 -0.030657
11 0.045306
12 0.523118
13 0.559793
14 0.098865
15 0.156092
16 0.086289
17 0.113750
18 0.180746
19 0.157559
dtype: float64
我们可以看到，在自定义函数的帮助下，我们成功地计算了滚动窗口中的中位数，进一步扩展了rolling函数的应用能力。
结论
在本文中，我们介绍了如何在Python Pandas中计算滚动平均数。我们首先介绍了rolling函数的一般用法，包括窗口大小、计算方法、计算对象等方面的参数设定。然后，我们重点介绍了rolling函数的apply方法，用于自定义函数的应用，进一步扩展了rolling函数的应用范围。希望本文能对读者在日常数据分析工作中的滚动计算有所帮助。