我希望使用 pandas rolling_window
函数“平滑”定期采样的 30 秒时间序列数据,窗口类型不是 boxcar
- 理想情况下 海明
。然而,到目前为止,我尝试应用的所有窗口,在从 2 到 100 的不同窗口长度上,似乎都将平滑数据偏移到较低的值,例如:
原始数据图(浅蓝色)和通过 pd.rolling_window(data,2,'hamming')
运行的数据。
显然,偏移量随时间变化。
这个结果不是我所期望的 - 相反,我希望过滤后的数据集位于原始数据集之上。
任何对这里可能发生的事情的解释都会很棒。
最佳答案
试试 rolling_window 的 center=True
参数。
关于python - Pandas 滚动窗口似乎向滚动数据引入了偏移量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21332896/