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我在 pandas 中有一组时间戳和值的数据集。时间戳之间的间隔在大约一年的总时间跨度上约为 12 秒，但有时会丢失一些点（即时间序列是不规则的，所以我不能使用固定的窗口大小）。

我想计算 1 分钟间隔内的值的滚动平均值，但我没有得到我预期的行为。我在这里发现了一个类似的问题，但那是使用 sum 和 pre-pandas 0.19.0。我正在使用熊猫 0.23.4。

样本数据

Time, X
2018-02-02 21:27:00,    75.4356
2018-02-02 21:27:12,    78.29821
2018-02-02 21:27:24,    73.098345
2018-02-02 21:27:36,    78.3331
2018-02-02 21:28:00,    79.111

请注意，2018-02-02 21:27:48缺少。

对于滚动求和，我可以只用 0 填充缺失值，但对于平均值，我不希望将缺失点计为真实数据点（例如，我希望窗口为 sum（给定间隔内的数据点) / 区间内的数据点数)。

我想在不同的时间段（即1分钟、5分钟、15分钟、1小时等）做这件事。

我最接近实际值的方法是：

代码

df['rolling_avg']=df.rolling('1T',on='Time').X.mean()

我的理解是这将是 1 分钟的滚动平均值。

但是，我不确定如何解释输出。我本来预计前 1+1 分钟会出现 NaN，因为没有什么可以作为滚动平均值的基础，而是我有值。

输出

    Time                X         rolling_avg
0   2018-02-02 21:27:00 75.4356   75.435600
1   2018-02-02 21:27:12 78.29821  76.866905
2   2018-02-02 21:27:24 73.098345 75.610718
3   2018-02-02 21:27:36 78.3331   76.291314
4   2018-02-02 21:28:00 79.111    77.210164

基本上，在这个输出中，df[1].rolling_avgis (Value[0]+Value[1])/2，虽然间隔是 12 秒，而不是 1 分钟。

有没有办法做我想做的事情，或者我需要编写一个 for 循环来手动执行此操作？

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2 回答 2

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你说：但是，我不确定如何解释输出。我本来预计前 1+1 分钟会出现 NaN，因为没有什么可以作为滚动平均值的基础，而是我有值。

该方法.rolling()会考虑索引在 1 分钟间隔内的所有值。区间向左开向右闭（默认情况下，但您可以更改此设置；使用可选参数closed）。它的右端是当前索引（您也可以更改它；使用可选参数center）。
在您的情况下，第一个这样的间隔是 ] 2018-02-02 21:26:00，2018-02-02 21:27:00]，其中仅包含 index 2018-02-02 21:27:00。因此，平均值仅在一个值上计算。

因此，我实际上认为这是您想要的确切行为。

于 2021-12-21T18:57:03.607 回答
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我认为问题可能出在您的数据中。然后也许我没有解决问题。使用您的数据时我遇到了同样的错误，但是当我尝试这个时它起作用了。

import  pandas as pd
import numpy as np
import datetime

time = pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/02/2018', freq='12s')
time

DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 00:00:12',
               '2018-01-01 00:00:24', '2018-01-01 00:00:36',
               '2018-01-01 00:00:48', '2018-01-01 00:01:00',
               '2018-01-01 00:01:12', '2018-01-01 00:01:24',
               '2018-01-01 00:01:36', '2018-01-01 00:01:48',
               ...
               '2018-01-01 23:58:12', '2018-01-01 23:58:24',
               '2018-01-01 23:58:36', '2018-01-01 23:58:48',
               '2018-01-01 23:59:00', '2018-01-01 23:59:12',
               '2018-01-01 23:59:24', '2018-01-01 23:59:36',
               '2018-01-01 23:59:48', '2018-01-02 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=7201, freq='12S')

B = np.random.randint(0, 9, 7201)

df = pd.DataFrame(B, time)
df['rolling_avg']=df.rolling('60s', min_periods=3).mean()
df.head(20)

    0                rolling_avg
2018-01-01 00:00:00 5   NaN
2018-01-01 00:00:12 0   NaN
2018-01-01 00:00:24 1   2.0
2018-01-01 00:00:36 0   1.5
2018-01-01 00:00:48 6   2.4
2018-01-01 00:01:00 7   2.8
2018-01-01 00:01:12 6   4.0
2018-01-01 00:01:24 3   4.4
2018-01-01 00:01:36 7   5.8
2018-01-01 00:01:48 6   5.8
2018-01-01 00:02:00 2   4.8
2018-01-01 00:02:12 6   4.8
2018-01-01 00:02:24 1   4.4
2018-01-01 00:02:36 0   3.0
2018-01-01 00:02:48 8   3.4
2018-01-01 00:03:00 2   3.4
2018-01-01 00:03:12 5   3.2
2018-01-01 00:03:24 8   4.6
2018-01-01 00:03:36 4   5.4
2018-01-01 00:03:48 1   4.0
于 2019-02-13T00:48:29.507 回答