Python 如何计算每个产品的滚动平均值？

我在pandas中有数据帧中的前三列。我想计算每个产品的3天移动平均值，如第4列所示

资料

我尝试使用groupby和rolling mean，但似乎不起作用

df['mov_avg'] =df.set_index('Date').groupby('Product').rolling('Demand',window=7).mean().reset_index(drop=True)

使用：

您的解决方案应通过

滚动（3，freq='d'）

进行更改：

另一个更好的解决方案是使用：

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df['mov_avg'] =df.set_index('Date').groupby('Product').rolling('Demand',window=7).mean().reset_index(drop=True)

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%b-%y')

#sorting if not sorted DataFrame by both columns
df = df.sort_values(['Date','Product']).reset_index(drop=True)

df['mov_avg'] = (df.set_index('Date')
                   .groupby('Product')['Demand']
                   .rolling(3, freq='d')
                   .mean()
                   .reset_index(drop=True))

s = df.set_index('Date').groupby('Product')['Demand'].rolling(3, freq='d').mean()
df = df.join(s.rename('mov_avg'), on=['Product','Date'])

print (df)
        Date     Product  Demand  mov Avg   mov_avg
0 2019-01-01  Product-01       3      NaN       NaN
1 2019-01-02  Product-01       4      NaN       NaN
2 2019-01-03  Product-01       5      4.0  4.000000
3 2019-01-04  Product-01       6      5.0  5.000000
4 2019-01-05  Product-01       7      6.0  6.000000
5 2019-01-03  Product-02       2      NaN       NaN
6 2019-01-04  Product-02       3      NaN       NaN
7 2019-01-05  Product-02       4      3.0  3.000000
8 2019-01-06  Product-02       5      4.0  4.000000
9 2019-01-07  Product-02       8      5.7  5.666667