问题标签 [rolling-average]

这个问题的解决方案的解决方案几乎是我所需要的，除了使用静态平均窗口宽度为 2。我有一个数据集，其中包含来自多个站点的随机样本，我想计算滚动的 30 天几何平均值。我希望对给定样本的 30 天窗口内的所有样本进行平均，如果前面的样本在时间上更远或更近，宽度可能会改变，例如，如果 1 是否需要平均 2、3 或更多样本、2 个或更多先前的样本在给定样本的 30 天内。

这是一些示例数据，以及我的代码尝试：

我收到此错误消息，这似乎应该是一个简单的修复，但我无法弄清楚：

我想在表格中计算滚动平均值并跟踪每个计算的窗口框架的开始时间。

我的问题是，与表中的行相比，我希望结果计数减少。但我的查询返回完全相同的行号。我想我明白为什么它不起作用，但我不知道补救措施。

假设我有一个包含如下示例数据的表：

我想计算每第 n 个项目的平均值，例如两行（见上面的标记），以便得到以下结果：

我试过了

我得到的回报是：

使用 Pandas 1.0，我需要生成一个滚动最大值，其中包含前 3 个观察值的窗口，不包括当前观察值。在 R 中，这是通过

在 Python 中，pandas.rolling.apply() 函数似乎没有排除当前观察的方法，因此这会产生意想不到的结果：

这会输出预期的结果，但它看起来像是一个笨拙且不可扩展的解决方案：

有人可以推荐更好的方法吗？

我面临的问题是，如果在使用 python pandas 计算滚动平均值时其中一行或多行包含异常值，我如何拒绝 10 行的窗口？我需要的帮助是基于下面提到的以下场景的条件逻辑

窗口中异常值的条件是：

• 异常值的上限为 15，下限为 0

• 如果一个窗口中异常值的出现频率大于 10%，我们拒绝该特定窗口并移动到下一个窗口。

• 如果窗口中异常值的出现频率小于 10%，我们接受具有以下更改的特定窗口： 1) 将异常值替换为从非异常值的平均值得出的值，即其余值的 9 行，然后在移动下一个之前再次平均相同的窗口

到目前为止，这是以下代码：

时间戳的样本数据

预期输出： (2+3+2+2+1+3)/6 = 1.66

我每周和每月都必须这样做，但我可以从每小时的逻辑中推断出来。

我可以使用 ZonedDateTime 的所有方法

这一切都是新的。做一个高尔夫电子表格，需要从最近 20 轮中找出最低 8 轮的平均值。当我添加另一个记分卡时，计算将继续进行等等。

关于如何开始的任何想法？提前致谢

我有一个这样的数据框：

我的初始列中的最后一个月在这里是 6，但可以是从第 1 个月到第 12 个月的任何时间。我想根据最后 2 个值计算滚动平均值，直到第 12 个月的每个 val 列。得到这样的东西：

我有以下查询，它计算 7 天的滚动平均值，但是由于WHERE b.serverId = a.serverId线路的原因，目前需要 4 分钟才能运行。我的问题是如何改进这个查询，以便它需要几毫秒到几秒？测试数据集约为 250k 行。

表格：

服务器表

serverId - PK，索引

serverIp varchar

服务器端口 int(16)

服务器名称 varchar

启用 tinyint(1)

Ping 表

serverId FK，索引（参考服务器表）

pingTime 日期时间，索引

玩家在线 int(5)

玩家最大 int(5)

我有一个计算 3 个月移动平均线的度量：

是否可以创建一个度量来计算我的 [CUS Revenue Credible All] 的移动平均线 - 但 N 个月。其中 N = 3 或 N = 6 或 N = 我想要的任何数字？

希望我能正确解释这一点

我正在尝试计算滚动平均值，但前面的行数可变，具体取决于另一列的滚动总和。或者换句话说，我想计算 b 列的最近平均值，在之前的行中，a 列的总和至少为 X

示例数据：

期望的结果，X = 3：

我没有计算当前行的 a 值，因此 row_to 始终是前一行。

第三行只需要第2行

第四行需要第 2 行和第 3 行，因为第 2 行本身不是 >=3。我不介意超过 X 值。

我可以对可变数量的行进行平均，但我不知道如何计算所需的 row_from。我想这在 python 中很容易，但是在 TSQL 中是否有基于集合的方法来做到这一点？

我正在使用 PostgreSQL 10.5，但也可以使用 SQLServer 2019