滚动加权移动平均熊猫

Question

我搜索了 stackoverflow，但找不到适合我的内容。

我正在计算滚动窗口的加权移动平均值。

方程为：

 #weighted average temp with smoothing factor, a
 #T_w = sum[k=1,24](a^(k-1)*T(t-k)) / sum[k=1,24]a^(k-1)

看起来很简单，但我需要将此平均值应用于滚动窗口。我可以做滚动平均值（简单移动平均值）：

 T_ = pd.DataFrame()
 T_ = temps['T'].rolling(window=24).mean()

但现在我只想对我要平均的窗口应用权重。Python 的 .ewm() 并不能满足要求，因为我希望权重仅适用于我“滚动”的窗口。

我发现了一些看起来可能有效的片段，但组件失败了：

from functools import partial

window = 13
alpha = 1-ln(2)/3    # This is ewma's decay factor.
weights = list(reversed([(1-alpha)**n for n in range(window)]))
ewma = partial(average, weights=weight)
rolling_average = series.rolling(window).apply(ewma)

在这里，我遇到的问题是partial()如何调用average()——这是在这里介绍的——在pandas数据帧上创建滚动自定义EWMA——但我还不能发表评论（新手），而且我不'不知道该去哪里。

我已经实现了另一个解决方案，但它并不能完全满足我的需要：

alpha = 0.1    # This is my smoothing parameter
weights = list(reversed([(1-alpha)**n for n in range(window)]))
def f(w):
    def g(x):
        return (w*x).mean()
    return g
T_ = pd.DataFrame()
T_ = temps['T'].rolling(window=24).apply(f(weights))

基于这里提出的解决方案：使用 pandas 滚动方法计算加权移动平均值 这种方法的问题是它计算平均值，而我实际上需要这样的东西：

return (w*x).sum() / w.sum()

但这是行不通的，因为

AttributeError: 'list' object has no attribute 'sum'

如何计算具有指定窗口（此处为过去 24 小时）和指定平滑参数 a（仅适用于过去 24 小时）的滚动加权移动平均线？

Answer 1

而不是return (w*x).sum() / w.sum()，尝试sum(w*x) / sum(w)。AttributeError这至少会让你过去。

sum是一个Python内置函数，适用于任何可迭代的可求和的持有对象（即可以与 一起添加的添加对象+）。这些对象的示例包括int、float等。