Pandas 数据帧具有多个索引时的滚动平均值计算

我希望为2个周期创建一个平均值。但我的问题是，在每个时期，我有一个类别，我想为每个类别创建一个单独的平均值。 i、 e

前两个字段是我的索引。 我想要2个周期的滚动平均值，但如果我只使用：

df['ACTBalance'].rolling(2).mean()

它只计算两个相邻值的平均值。因此，对于2017年5月31日，默认情况下，它将计算：（500+150）/2，但我想要的是：（500+100）/2

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我如何才能做到这一点？

您需要

groupby

df.groupby(level=1).ACTBalance.apply(lambda x : x.rolling(2).mean())
Out[96]: 
Period      AcctStatus
31/01/2017  Active          NaN
            Default         NaN
28/02/2017  Active        200.0
            Default       220.0
31/03/2017  Active        375.0
            Default       270.0
30/04/2017  Active        300.0
            Default       200.0
31/05/2017  Active        150.0
            Default       300.0
Name: ACTBalance, dtype: float64

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谢谢，级别=1是指ActStatus还是期间？@Victor是指AcctStatusThanks，新列似乎也被称为ActBalance？是否可以为其动态分配不同的名称？像MA_2PRD

p=2

df['MA{}PRD'.format（p）]=df.groupby（level=1.ACTBalance.apply（lambda x:x.rolling（p.mean（））

@Victor您可以试试这个：-）

df.groupby(level=1).ACTBalance.apply(lambda x : x.rolling(2).mean())
Out[96]: 
Period      AcctStatus
31/01/2017  Active          NaN
            Default         NaN
28/02/2017  Active        200.0
            Default       220.0
31/03/2017  Active        375.0
            Default       270.0
30/04/2017  Active        300.0
            Default       200.0
31/05/2017  Active        150.0
            Default       300.0
Name: ACTBalance, dtype: float64