这个问题与我之前的问题类似:Shifting elements of column based on index given condition on another column
我有一个包含 2 列和 1 个索引的数据框 (df)。
Index 是日期时间索引，格式为 2001-01-30 .... 等，索引按 DATE 排序，有数千个相同的日期(并且是每月日期)。 A 列是公司名称(对应于日期)，B 列是 A 列中公司名称在指数中的日期的股价。
现在每个日期的 A 列中都有多家公司，而且公司确实会随时间变化(因此数据无法完全预测)。
我想创建一个 C 列，其中包含 A 列中特定公司的当前日期和之前 2 个日期的特定公司价格的 3 天滚动指数加权平均值。
我试过几种方法都失败了。谢谢。
最佳答案
尝试:
df.groupby('ColumnA', as_index=False).apply(lambda g: g.ColumnB.ewm(3).mean())
关于pandas - 计算每个股价随时间的滚动指数加权移动平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41705908/