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我正在尝试在大型数据集上计算过去 n 天（n = 30）的滚动平均值。在 Pandas 中，我会使用以下命令：

 temp = chunk.groupby('id_code').apply(lambda x: x.set_index('entry_time_flat').resample('1D').first())
    dd = temp.groupby(level=0)['duration'
                                ].apply(lambda x: x.shift().rolling(min_periods = 1,window = n_days).mean()
                                        ).reset_index(name = "avg_delay_"+ str(n_days) + "_days")

    chunk = pd.merge(chunk, dd, on=['entry_time_flat', 'id_code'], how='left'
                     ).dropna(subset = ["avg_delay_"+ str(n_days) + "_days"])

基本上，函数按“id 代码”分组，并且在“entry_time_flat”（日期时间对象）的最后 n 天，计算特征“持续时间”的平均值。

但是，为了保持代码高效，最好在 Dask 数据帧上重现此函数，而不将其转换为 Pandas DF。

如果我在 Dask DF 上运行上述代码，则会引发以下错误：

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'level'

最终，在 Dask 数据帧的最后 n 天内，我如何计算“持续时间”列的平均值？

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最终，在 Dask 数据帧的最后 n 天内，我如何计算“持续时间”列的平均值？

滚动 API 应该为您提供此功能

https://docs.dask.org/en/latest/dataframe-api.html#rolling

于 2020-05-08T01:07:56.247 回答