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我有一个名为 dF 的数据框：

                      Twa_mean
Date_Time                    
2007-01-01 07:00:00       6.5
2007-01-01 07:10:00       6.4
2007-01-01 07:20:00       6.4
2007-01-01 07:30:00       NaN
2007-01-01 07:40:00       NaN
2007-01-01 07:50:00       NaN

我试图获得滚动平均值（window=2），但没有考虑 NaN，所以，我使用 scipy.stats 的 nanmean 函数：

import scipy.stats as st

f=lambda x: st.nanmean(x)

d=pd.rolling_apply(dF,2,f)

但是，我得到了这个：

                     Twa_mean
Date_Time                    
2007-01-01 07:00:00       NaN
2007-01-01 07:10:00      6.45
2007-01-01 07:20:00      6.40
2007-01-01 07:30:00       NaN
2007-01-01 07:40:00       NaN
2007-01-01 07:50:00       NaN

就像 st.nanmean 没有忽略 NaN，发生了什么？

我希望这样：

                     Twa_mean
Date_Time                    
2007-01-01 07:00:00       NaN
2007-01-01 07:10:00      6.45
2007-01-01 07:20:00      6.40
2007-01-01 07:30:00      6.40
2007-01-01 07:40:00       NaN
2007-01-01 07:50:00       NaN
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1 回答 1

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我认为 pandas rolling mean 将涵盖您给出的案例。您只需要指定minimum_periods参数rolling_mean

In [53]: df
Out[53]: 
                       1
0                       
2007-01-01 07:00:00  6.5
2007-01-01 07:10:00  6.4
2007-01-01 07:20:00  6.4
2007-01-01 07:30:00  NaN
2007-01-01 07:40:00  NaN
2007-01-01 07:50:00  NaN

In [54]: pd.rolling_mean(df, 2, min_periods=1)
Out[54]: 
                        1
0                        
2007-01-01 07:00:00  6.50
2007-01-01 07:10:00  6.45
2007-01-01 07:20:00  6.40
2007-01-01 07:30:00  6.40
2007-01-01 07:40:00   NaN
2007-01-01 07:50:00   NaN

这并不完全符合您的预期，但我会说它更加一致。您期待NaN第一个，大概是因为您刚刚进行了 1 次观察。但是对于后来的那些，您将平均值设置为等于单个观察值（由于 NaN）。如果你真的想要这个，你可以通过并设置第一个n观察值（n=1在这种情况下）等于NaN之后（res = pd.rolling_mean(df, 2, min_periods=1); res.iloc[:n] = np.nan）。

于 2013-10-31T16:22:56.747 回答