Pandas 滚动平均的行为

在使用pandas函数时，我注意到添加一个额外的参数会改变输出，并且只在开头填充

nans

，而不是结尾

In[1]: import pandas as pd

In[2]: pd.stats.moments.rolling_mean(np.arange(12),6)
Out[2]: 
array([ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  2.5,  3.5,  4.5,  5.5,  6.5,  7.5,
        8.5])

我预计会有6个

nan

s:3个在开头，3个在结尾。
我错过了什么

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/M

pandas实现使用前n个值的滚动窗口，这在财务中通常是这样做的（参见此）

我想最好能有一个选项来指定是从任何一方获取值，还是只使用以前的值——您可以在上面提出问题

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len（np.arange（12））

和

len（pd.stats.moments.rolling）的意思是（np.arange（12），6））

正如我所期望的那样，两者都等于12——你期望的结果是什么？

我也遇到过熊猫的滚动统计数据。我想说，对于非时间相关的测量，例如海拔与距离的关系，基于中心的移动窗口更有意义，因为它不会引入滞后或移位。现在对于基于时间的度量，我认为只取以前的值更有意义，因为如果“未来”值影响了当前值，则在概念上是错误的。看到它是在一个相当低的级别上实现的，这是比较舒服的。我的数据是相对湿度时间序列，但数据具有重复的锯齿效果，从而创建“锯齿状”曲线，而不是平滑曲线。我使用了pandas函数，结果与我自己能够创建的结果相匹配：一条平滑曲线，取前6个点和后6个点的平均值。当然，您可以指定滞后时间和提前期。结果看起来很好。谢谢你的帮助。