一个逐小时的时间序列，如何用pandas求出每天的8小时滑动平均

可以按照以下步骤使用 Pandas 求出每天的 8 小时滑动平均值：

1. 将时间序列索引设置为日期时间格式：

df = df.set_index(pd.to_datetime(df['timestamp']))

2. 通过 resample 函数将数据按天进行汇总：

df_day = df.resample('D').mean()

3. 使用 rolling 函数计算每天的 8 小时滑动平均值：

df_day['8HrMA'] = df_day['value'].rolling(window=8, min_periods=1).mean()

其中，window 参数表示计算滑动窗口大小，min_periods 表示滑动窗口最小数据量。最后的结果将保存在 df_day 的 '8HrMA' 列中。

注意：上述代码假定数据列名为 'timestamp' 和 'value'，需要根据实际数据进行调整。另外，在代码执行过程中需要手动输入时间序列数据。

相关问题

pandas 滑动平均

滑动平均是一种常用的时间序列数据处理方法，用于平滑数据并减少噪声。在pandas中，可以使用rolling函数来实现滑动平均。

滑动平均的基本思想是对数据序列中的每个数据点，取其前后一定窗口大小内的数据进行平均计算。这个窗口会随着数据点的移动而滑动，因此称为滑动平均。

下面是使用pandas进行滑动平均的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据序列
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算滑动窗口大小为3的滑动平均
rolling_mean = data.rolling(window=3).mean()

print(rolling_mean)

输出结果为：

0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
6    6.0
7    7.0
8    8.0
9    9.0
dtype: float64

在上述示例中，我们创建了一个包含10个数据点的序列，并使用rolling函数计算了窗口大小为3的滑动平均。由于前两个数据点无法构成窗口，因此对应的滑动平均值为NaN。从第三个数据点开始，每个数据点的滑动平均值都是其前后窗口内数据的平均值。

pandas库编写滑动平均算法

pandas库提供了rolling函数来实现滑动窗口计算，可以方便地实现滑动平均算法。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个时间序列数据
ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('20190101', periods=1000))
ser_obj = ser_obj.cumsum()

# 计算滑动平均
rolling_mean = ser_obj.rolling(window=5, center=True).mean()
print(rolling_mean.head())

在这个示例中，我们首先创建了一个时间序列数据，然后使用cumsum函数对其进行累加。接着，我们使用rolling函数计算滑动平均，其中window参数指定了窗口大小，center参数指定了窗口是否居中。最后，我们打印出了计算结果。

需要注意的是，rolling函数还可以计算其他的统计函数，例如sum、std、var等。如果需要计算自定义的函数，可以使用apply函数来实现。另外，rolling函数还支持多列数据的计算，可以通过指定axis参数来实现。