如果索引类型为
我正试图计算一些不完整数据的滚动平均值。我想在大小为1.0的窗口中对第2列中的值求平均值(英里(。我尝试过.rolling((，但(据我所知(这只会基于索引创建窗口，而不会基于列值。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([
[4.5, 10],
[4.6, 11],
[4.8, 9],
[5.5, 6],
[5.6, 6],
[8.1, 10],
[8.2, 13]
])
averages = []
for index in range(len(df)):
nearby = df.loc[np.abs(df[0] - df.loc[index][0]) <= 0.5]
averages.append(nearby[1].mean())
df['rollingAve'] = averages
提供所需输出：
0 1 rollingAve
0 4.5 10 10.0
1 4.6 11 10.0
2 4.8 9 10.0
3 5.5 6 6.0
4 5.6 6 6.0
5 8.1 10 11.5
6 8.2 13 11.5
但对于大数据帧来说，速度会大大减慢。有没有一种方法可以在不同的窗口大小或类似的情况下实现.rolling((？
Panda的BaseIndexer非常方便，尽管它需要一点抓耳挠腮才能做好。
在下文中，我使用np.searchsorted快速查找每个窗口的索引(开始、结束(：
from pandas.api.indexers import BaseIndexer
class RangeWindow(BaseIndexer):
def __init__(self, val, width):
self.val = val.values
self.width = width
def get_window_bounds(self, num_values, min_periods, center, closed):
if min_periods is None: min_periods = 0
if closed is None: closed = 'left'
w = (-self.width/2, self.width/2) if center else (0, self.width)
side0 = 'left' if closed in ['left', 'both'] else 'right'
side1 = 'right' if closed in ['right', 'both'] else 'left'
ix0 = np.searchsorted(self.val, self.val + w[0], side=side0)
ix1 = np.searchsorted(self.val, self.val + w[1], side=side1)
ix1 = np.maximum(ix1, ix0 + min_periods)
return ix0, ix1
一些高级选项：min_periods、center和closed是根据DataFrame.rolling指定的内容实现的。
应用程序：
df = pd.DataFrame([
[4.5, 10],
[4.6, 11],
[4.8, 9],
[5.5, 6],
[5.6, 6],
[8.1, 10],
[8.2, 13]
], columns='a b'.split())
df.b.rolling(RangeWindow(df.a, width=1.0), center=True, closed='both').mean()
# gives:
0 10.0
1 10.0
2 10.0
3 6.0
4 6.0
5 11.5
6 11.5
Name: b, dtype: float64
定时：
df = pd.DataFrame(
np.random.uniform(0, 1000, size=(1_000_000, 2)),
columns='a b'.split(),
)
df = df.sort_values('a').reset_index(drop=True)
%%time
avg = df.b.rolling(RangeWindow(df.a, width=1.0)).mean()
CPU times: user 133 ms, sys: 3.58 ms, total: 136 ms
Wall time: 135 ms
性能更新：
根据@anon01的评论，我想知道当滚动涉及大窗口时，是否可以更快地进行。原来我应该先测量Pandas的滚动平均值和总和性能。。。(过早优化，有人吗？(看看最后的原因。
无论如何，我们的想法是只做一次cumsum，然后取windows端点取消引用的元素的差异：
# both below working on numpy arrays:
def fast_rolling_sum(a, b, width):
z = np.concatenate(([0], np.cumsum(b)))
ix0 = np.searchsorted(a, a - width/2, side='left')
ix1 = np.searchsorted(a, a + width/2, side='right')
return z[ix1] - z[ix0]
def fast_rolling_mean(a, b, width):
z = np.concatenate(([0], np.cumsum(b)))
ix0 = np.searchsorted(a, a - width/2, side='left')
ix1 = np.searchsorted(a, a + width/2, side='right')
return (z[ix1] - z[ix0]) / (ix1 - ix0)
有了这个(以及上面的100万行df(，我看到：
%timeit fast_rolling_mean(df.a.values, df.b.values, width=100.0)
# 93.9 ms ± 335 µs per loop
对比：
%timeit df.rolling(RangeWindow(df.a, width=100.0), min_periods=1).mean()
# 248 ms ± 1.54 ms per loop
然而Pandas很可能已经在做这样的优化了(这是一个非常明显的优化(。时间不会随着窗口的增大而增加(这就是为什么我说我应该先检查一下(。
DateTimeIndex或TimedeltaIndex，则df.rolling和series.rolling允许使用基于值的窗口。您可以使用它来接近所需的结果：
df = df.set_index(pd.TimedeltaIndex(df[0]*1e9))
df["rolling_mean"] = df[1].rolling("1s").mean()
df = df.reset_index(drop=True)
输出：
0 1 rolling_mean
0 4.5 10 10.000000
1 4.6 11 10.500000
2 4.8 9 10.000000
3 5.5 6 8.666667
4 5.6 6 7.000000
5 8.1 10 10.000000
6 8.2 13 11.500000
优点这是一个三行解决方案，应该具有良好的性能，利用pandas日期时间后端。
缺点这绝对是一个破解方法，将里程列转换为时间增量秒，并且平均值不居中(center不适用于基于日期时间和偏移量的窗口(。
总的来说：如果你重视表现，并且能够接受非中心的平均值，这将是一个很好的方式来发表一两条评论。