Python中带有inf值的滚动平均值

我试图匹配最终输出，计算计数的移动平均数（3）

预期产量

分类名称计数MA3
0水果苹果
1个水果苹果
2个水果苹果
三种水果苹果
4种水果苹果5.0 5.0
5种水果苹果6.0 6.5
6种水果苹果7.0 6.0
7种水果苹果8.0 7.0
8蔬菜花椰菜10.0 NaN
9蔬菜花椰菜11.0 NaN
10蔬菜花椰菜12.0 11.0

但是python.rolling代码没有考虑inf值，这方面有什么改进吗

df['MA3'] = df.groupby(['Classification', 'Name'])['Count'].transform(lambda x: x.rolling(3,3).mean())

电流输出

分类名称计数MA3
0水果苹果
1个水果苹果
2个水果苹果
三种水果苹果
4种水果苹果5.0 NaN
5个水果苹果6.0 NaN
6种水果苹果7.0 6.0
7种水果苹果8.0 7.0
8蔬菜花椰菜10.0 NaN
9蔬菜花椰菜11.0 NaN
10蔬菜花椰菜12.0 11.0

创建一个系列S，其中包含将

inf

替换为

nan

的计算，并将最小周期设置为1。然后，为需要修改的行创建掩码，即位于

inf

df['MA3']=df.groupby（['Classification'，'Name']）['Count'].transform（lambda x:x.replace（np.inf，np.nan）.滚动（3，最小周期=3.mean（））
S=df.groupby（['Classification'，'Name']）['Count'].transform（lambda x:x.replace（np.inf，np.nan）.滚动（3，最小周期=1.mean（））
mask=df['Count'].lt（np.inf）和df['MA3'].isnull（）&（df['Count'].shift（1.eq（np.inf）| df['Count'].shift（2.eq（np.inf））
df.loc[mask，'MA3']=S.loc[mask]

Hi Jing。好吧，如果

inf

确实是包含无穷大的移动平均数的正确值，那么您希望输出是什么。