计算大熊猫的移动平均数

Question

所以，这对我来说是一个相当新的话题，我还不太理解。我想在数据集中创建一个新列，该列包含体积列的移动平均值。窗口大小为5，并且根据行x-2、x-1、x、x+1和x+2来计算行x的移动平均值。对于x=1和x=2，分别使用三行和四行计算移动平均值

我做到了。

df['Volume_moving'] = df.iloc[:,5].rolling(window=5).mean()
df
Date    Open    High    Low Close   Volume  Adj Close   Volume_moving
0   2012-10-15  632.35  635.13  623.85  634.76  15446500    631.87  NaN
1   2012-10-16  635.37  650.30  631.00  649.79  19634700    646.84  NaN
2   2012-10-17  648.87  652.79  644.00  644.61  13894200    641.68  NaN
3   2012-10-18  639.59  642.06  630.00  632.64  17022300    629.76  NaN
4   2012-10-19  631.05  631.77  609.62  609.84  26574500    607.07  18514440.0
... ... ... ... ... ... ... ... ...
85  2013-01-08  529.21  531.89  521.25  525.31  16382400    525.31  17504860.0
86  2013-01-09  522.50  525.01  515.99  517.10  14557300    517.10  16412620.0
87  2013-01-10  528.55  528.72  515.52  523.51  21469500    523.51  18185340.0
88  2013-01-11  521.00  525.32  519.02  520.30  12518100    520.30  16443720.0
91  2013-01-14  502.68  507.50  498.51  501.75  26179000    501.75  18221260.0

然而，我认为结果并不准确，因为我用不同的数据帧进行了尝试，得到了完全相同的结果。

有人能帮我吗？

Answer 1

试试这个：

df['Volume_moving'] = df['Volume'].rolling(window=5).mean()