这是一个示例数据集:
ID Date
1 2/3/18
1 2/7/18
1 2/14/18
1 2/16/18
这是最终功能的样子:
ID Date Running_Mean
1 2/3/18 0
1 2/7/18 4
1 2/14/18 5.5
1 2/16/18 4.33
这是一个滚动窗口，从序列的开头开始，并随着数据集继续扩展。
任何帮助将不胜感激。
最佳答案
当 windows = len(df) 时，通过使用 expanding 与 rolling 相同的东西
df.Date=pd.to_datetime(df.Date)
df.Date.diff().dt.days.expanding(1).mean()
Out[654]:
0 NaN
1 4.000000
2 5.500000
3 4.333333
Name: Date, dtype: float64
关于Python - 尝试计算时间 t 之前事件的平均时间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51995863/