Pandas。滚动指定时间窗口和win_type

Question

我想使用pandas在不规则的时间序列上使用时间窗来计算移动平均值。理想情况下，窗口应使用pandas.DataFrame.ewm进行指数加权，但参数（例如span）不接受基于时间的窗口。如果我们尝试使用pandas.DataFrame.rolling，我们意识到我们无法将基于时间的窗口与win_type结合起来。

dft = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, 3, 4]},
                   index = pd.Index([pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
                                     pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
                                     pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
                                     pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
                                     pd.Timestamp('20130101 09:00:06')],
                                    name='foo'))
dft.rolling('2s', win_types='triang').sum()
>>> ValueError: Invalid window 2s

如何在不规则的时间序列中计算不等加权的基于时间的移动平均线？

与dft.ewm(alpha=0.9, adjust=False).sum()窗口相关的'2s'的预期输出将是[0*1, 1*1, 2*1+1*0.9, 3*1, 4*1+3*0.9]

Answer 1

这应该是有效的：

dft.rolling(2,freq='s' win_types='triang').sum()