Pandas 如何使用Pandas库中的rolling方法按照时间间隔计算滚动均值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库中的rolling方法按照时间间隔计算滚动均值。rolling方法可以在DataFrame或Series对象上应用，它可以执行一系列滚动计算（如滚动均值、滚动方差和滚动标准差等）。

Pandas滚动算法：

Pandas的滚动算法是基于numexpr library的，它提供了高效的向量化计算。可以使用rolling方法来执行多种统计方法，例如rolling mean（滚动平均值）、rolling variance（滚动方差）和rolling standard deviation（滚动标准差）等。下面的代码演示了如何用rolling方法计算每个时间间隔的滚动平均值：

    import pandas as pd
    import numpy as np

    series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
                       index=pd.date_range('1/1/2000', periods=10, freq='D'))
    print(series)
    rolling_mean = series.rolling(window='5D').mean()
    print(rolling_mean)

在上面的例子中，我们创建了一个Series，然后使用rolling方法和mean函数计算了5天滚动平均值。rolling方法的window参数指定滚动窗口的大小，可以使用整数或日期时间来指定滚动窗口的大小。例如，5D表示5天的滚动窗口，10H表示10个小时的滚动窗口。

pandas DataFrame中的滚动计算

在真实的应用中，我们更多的是将rolling方法应用于DataFrame对象。下面的代码演示了如何在DataFrame上应用rolling方法：

    df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6,7,8], 
                       'B':[2,4,6,8,10,12,14,16], 
                       'C':[3,4,5,6,7,8,9,10]})
    df_rolling_mean = df.rolling(window=3).mean()
    print(df_rolling_mean)

在上面的示例中，我们创建了一个包含三个列的DataFrame。然后使用rolling方法和mean函数计算了每列的滚动平均值（滚动窗口大小为3）。结果产生一个包含三个列的DataFrame对象。在应用rolling方法时，Pandas计算每个DataFrame最短的滚动窗口，然后对这些窗口应用滚动算法。换句话说，Pandas在数据框的列之间自动选择滚动窗口大小。你也可以指定不同的列具有不同的滚动窗口大小。

示例

下面的例子介绍了一些常见的示例：

例1：计算股票的20天移动平均线

    import pandas_datareader.data as web
    import datetime

    # 获取 yahoo finance 的股票数据
    symbol = 'AAPL'
    start_date = datetime.datetime(2010, 1, 1)
    end_date = datetime.datetime(2021, 1, 1)
    df = web.DataReader(symbol, 'yahoo', start_date, end_date)

    # 设定滚动窗口为20天，计算移动平均线
    df['SMA20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()

    # 输出数据
    print(df.tail())

例2：按月计算销售额的滚动平均值

    import pandas as pd

    # 生成模拟数据
    dates = pd.date_range('20210501', periods=90, freq='D')
    sales = pd.DataFrame({'Sales':np.random.randint(1, 100, 90)}, index=dates)

    # 将销售数据聚合为月
    monthly_sales = sales.resample('M').sum()

    ## 计算滚动平均值

    rolling_mean = monthly_sales.rolling(window=3).mean()

    # 输出结果
    print(rolling_mean)

在上面的示例中，我们首先生成90天的销售数据，然后将销售数据聚合为月份。然后将每个月的销售额计算出来，并用rolling方法计算每个月的滚动平均值（滚动窗口为3个月）。最后输出滚动平均值。

总结

Pandas的rolling方法可以用于Series和DataFrame对象，它可以执行多种滚动计算，例如滚动平均、滚动方差和滚动标准差等。可以使用整数或日期时间来指定滚动窗口大小。在应用rolling方法时，Pandas将自动计算每个DataFrame最短的滚动窗口，然后对这些窗口应用滚动算法。rolling方法在金融、经济学和统计学等领域都有广泛的应用，尤其是在时间序列数据的分析和预测方面。