python - pandas 中基于窗口的加权平均值

Question

我正在尝试对两列进行基于窗口的加权平均值

例如，如果我有值列“a”和权重列“b”

   a b
1: 1 2
2: 2 3
3: 3 4

尾随窗口为 2(尽管 id 喜欢使用可变窗口长度)

我的第三个加权平均列应该是“c”，其中没有足够的先前数据进行完整加权平均的行是 nan

   c
1: nan
2: (1 * 2 + 2 * 3) / (2 + 3) = 1.8
3: (2 * 3 + 3 * 4) / (3 + 4) = 2.57

Answer 1

对于窗口为 2 的特定情况，您可以使用 prod 和 shift

s = df.prod(1)
(s + s.shift()) / (df.b + df.b.shift())

Out[189]:
1         NaN
2    1.600000
3    2.571429
dtype: float64

在示例df2上:

       a      b
0  73.78  51.46
1  73.79  27.84
2  73.79  34.35

s = df2.prod(1)
(s + s.shift()) / (df2.b + df2.b.shift())

Out[193]:
0          NaN
1    73.783511
2    73.790000
dtype: float64

<小时/>

此方法仍然适用于可变窗口长度。对于可变窗口长度，您需要额外的 listcomp 和 sum

尝试上面的示例 df2

s = df2.prod(1)

m = 2  #window length 2
sum([s.shift(x) for x in range(m)]) / sum([df2.b.shift(x) for x in range(m)])

Out[214]:
0          NaN
1    73.783511
2    73.790000
dtype: float64

窗口长度为 3

m = 3  #window length 3
sum([s.shift(x) for x in range(m)]) / sum([df2.b.shift(x) for x in range(m)])

Out[215]:
0          NaN
1          NaN
2    73.785472
dtype: float64