Pandas时间序列中使用rolling(center=True)方法

在本文中，我们将介绍如何在Pandas时间序列（time-series）中使用rolling(center=True)方法计算移动平均值，并解释center参数的作用。

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Pandas rolling方法

Pandas提供了rolling方法来计算移动窗口函数，如移动平均值或移动标准差等。rolling方法将基础数据按照滑动窗口的方式进行切分，并对于每个窗口内的数据进行函数计算。例如，以下代码展示如何计算一个时间序列的5天移动平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')  # 读取数据，设置日期列为索引
rolling_mean = df.rolling(window=5).mean()  # 计算5天移动平均值

上述代码中，滑动窗口的大小为5天，计算的是移动平均值。rolling方法还可以计算其它函数，如移动标准差、移动最大值等。

center参数

rolling方法中可以指定center参数，用于指定计算时窗口中的元素是否包括当前时间点。当center=False时，计算不包括当前时间点。例如，以下代码计算的是5天间的移动平均值，其中第一个值是从第5天开始计算的：

rolling_mean = df.rolling(window=5, center=False).mean()

当center=True时，计算包括当前时间点。例如，以下代码计算的是5天内的移动平均值，其中第一个值是从第3天开始计算的，最后一个值是到最后5天的平均值：

rolling_mean = df.rolling(window=5, center=True).mean()

示例

为了更好地理解center参数的作用，我们将利用一个示例进行说明。

假设有如下时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D')
data = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])
df = pd.DataFrame(data, index=date_range, columns=['data'])

运行代码后，得到如下数据：

假设我们使用window=3计算3天间的移动平均值，且center=True：

rolling_mean = df.rolling(window=3, center=True).mean()

运行结果如下：

从结果可以看出，使用center=True时，3天间的移动平均值是以当前时间点作为中心的。例如，在2021年1月5日的移动平均值计算中，窗口的左右两侧都是1月4日和1月6日的数据。

相反，如果我们将center设置为False：

rolling_mean = df.rolling(window=3, center=False).mean()

运行结果如下：

从这个结果可以看出，在center=False的情况下，移动平均值窗口始终以时间序列的左侧点为起点，并且不考虑当前时间点的数据。

总结

通过本文，我们了解了如何在Pandas时间序列中使用rolling方法计算移动窗口函数，以及如何使用center参数来指定移动窗口的起点和终点。center参数的默认值为False，意味着不包括当前时间点在内的窗口数据进行计算；当center=True时，计算包括当前时间点在内的窗口数据。在实际使用中，可以根据需要选择适当的参数。