Python 如何创建滑动窗口并在数据帧中应用函数

我有以下数据帧：

Time      A

1         1
2         1
3         1
4         1
5         2
6         2
7         3
8         3
9         2
10        1
11        1
12        1
13        3
14        3
15        3

需要创建一个长度为3的滑动窗口，在时间列上滑动2步，并对a列应用一些costment函数（为了这个示例，让我们假设mean和max）

它的r等价物是

 dat %>% dplyr::mutate(SMA_A=rollapplyr(A, 3, mean ,by = 2,align ="center", partial=TRUE, fill=NA),
                  Max_A =rollapplyr(A, 3, max ,by=2, align ="center", partial=TRUE,fill=NA)
                 ) 

预期产出：

    Time  A     SMA_A    Max_A
      1   1    1.000000     1
      2   1       NA        NA
      3   1 1.000000        1
      4   1       NA        NA
      5   2 1.666667        2
      6   2       NA        NA
      7   3 2.666667         3
      8   3       NA        NA
      9   2 2.000000        3
      10  1       NA        NA
      11  1 1.000000        1
      12  1       NA        NA
      13  3 2.333333        3
      14  3       NA        NA
      15  3 3.000000        3

---

或者不使用NAs，您可以执行以下操作：

使用以下公式计算滚动平均值和最大值：

将它们指定为新列

通过检查

余数==1

来获取每2个索引行，这意味着它是一个不均匀数

对于步骤3中的每个索引，使用

输出

    Time         A  Max_A
0      1  1.000000    1.0
1      2       NaN    NaN
2      3  1.000000    1.0
3      4       NaN    NaN
4      5  1.666667    2.0
5      6       NaN    NaN
6      7  2.666667    3.0
7      8       NaN    NaN
8      9  2.000000    3.0
9     10       NaN    NaN
10    11  1.000000    1.0
11    12       NaN    NaN
12    13  2.333333    3.0
13    14       NaN    NaN
14    15  3.000000    3.0

---

您需要

df.set_index（'Time'）.rolling（3）['A'].mean（）

？@Erfan-这似乎更复杂。您可以提供预期的输出吗？@Erfan对代码进行了编辑

    Time         A  Max_A
0      1  1.000000    1.0
1      2       NaN    NaN
2      3  1.000000    1.0
3      4       NaN    NaN
4      5  1.666667    2.0
5      6       NaN    NaN
6      7  2.666667    3.0
7      8       NaN    NaN
8      9  2.000000    3.0
9     10       NaN    NaN
10    11  1.000000    1.0
11    12       NaN    NaN
12    13  2.333333    3.0
13    14       NaN    NaN
14    15  3.000000    3.0