熊猫的滚动平均值

Question

我有一个包含2列的数据框 - 日期和价格。数据首先按最新日期排序（第一行中的1月23日，第二行中的1月22日，依此类推）。

Date   Price
23 Jan 100
22 Jan 95
21 Jan 90
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我想计算这个时间序列数据的2天滚动平均价格。我用这个：

df.rolling(2).mean()

它的作用是，它将NaN分配到第一行（1月23日），然后第二行将输出作为1月23日和1月22日的价格平均值。这没有用，因为1月22日平均值正在使用前向数据（价格1月23日）。我需要的是1月23日的移动平均值是1月23日和1月22日的平均值。这样，MA的最后一个值将是NaN而不是第一个值。

我不想做的是用最早的第一台计算机对这些数据进行排序。

我和pct_change（）有同样的问题。但是，pct_change（-1）解决了这个问题。但滚动不接受负值作为输入。请建议解决此问题。谢谢。

Answer 1

由于您不想排序，这里有一个解决方法。您可以反转您的数据框，采用滚动均值，然后再将其反转。

df[::-1].rolling(window=2).mean()[::-1]

输出：

        Price
23 Jan  97.5
22 Jan  92.5
21 Jan  NaN