pandas 移动窗口平均值

你可以使用 Pandas 中的 rolling() 和 mean() 方法来计算移动窗口平均值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算移动窗口平均值
window_size = 2
df['moving_avg'] = df['A'].rolling(window=window_size).mean()

print(df)

输出结果将是：

   A  moving_avg
0  1         NaN
1  2         1.5
2  3         2.5
3  4         3.5
4  5         4.5

在这个示例中，我们创建了一个包含一列数据的 DataFrame。然后，我们使用 rolling() 方法指定窗口大小为2，并使用 mean() 方法计算移动窗口平均值。最后，我们将结果存储在新的一列 'moving_avg' 中。请根据你的需求修改窗口大小和列名。

相关问题

pythonpandas移动窗口

Python Pandas中的移动窗口函数rolling()是一种与mean、count、sum、median、std等聚合函数一起使用的函数。它可以根据指定的窗口大小，在一组数据上进行滑动计算。这个窗口可以是固定大小的，也可以是不断扩展的。

使用rolling()函数时，需要指定窗口的大小，可以使用参数window=n来设置窗口的大小。另外，还可以使用参数min_periods来指定窗口中必须包含的非空观测值的最小数量。还可以使用参数center来指定窗口是否居中，默认是False。

下面是一个示例代码，展示了如何使用rolling()函数计算移动窗口的平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=pd.date_range('1/1/2018', periods=10), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 使用rolling()函数计算移动窗口的平均值
rolling_mean = df.rolling(window=3).mean()

print(rolling_mean)

这段代码会计算一个窗口大小为3的移动窗口的平均值，并将结果打印出来。在这个示例中，我们创建了一个10行4列的DataFrame，并使用rolling()函数计算了每个窗口中的平均值。

希望对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python pandas移动窗口函数rolling的用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38678172/12854876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python Pandas窗口函数](https://blog.csdn.net/ccc369639963/article/details/124270179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas求前平均值200个数

在Pandas库中，计算数据集中每个元素前面连续200个元素的平均值可以使用移动窗口（rolling window）函数配合mean()函数。假设你有一个DataFrame `df`，并且你想从第一个非缺失值开始计算这个平均，你可以这样做：

df['rolling_average'] = df['your_column'].rolling(window=200).mean()

这里 `'your_column'` 应替换为你想要计算平均值的实际列名。`rolling(window=200)` 创建了一个大小为200的窗口，并对这个窗口内的数据应用了mean()函数，返回一个新的Series，其中包含了原始数据集按照200个数据点滑动计算的平均值。

如果你的数据集中有缺失值，或者需要从指定位置开始计算，可能需要先对数据进行处理，比如填充缺失值或截取数据子集。