pandas --移动窗口rolling的概念

概念:

​​为了提升数据的准确性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。移动窗口就是窗口向一端滑行，默认是从右往左，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行。给个例子好理解一点：

import pandas as pd
s = [1,2,3,5,6,10,12,14,12,30]
pd.Series(s).rolling(window=3).mean()

首先为了好理解，先放上放上pd.Series(s)的样子给大家看看

现在pd.Series(s).rolling(window=3).mean()处理后

不知道大家看出了其中规律没有
首先我们设置的窗口window=3，也就是3个数取一个均值。index 0,1 为NaN，是因为它们前面都不够3个数，等到index2 的时候，它的值是怎么算的呢，就是（index0+index1+index2 ）/3
index3 的值就是（ index1+index2+index3）/ 3

参数详解

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

window： 也可以省略不写。表示时间窗的大小，注意有两种形式（int or offset）。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。offset详解
min_periods：每个窗口最少包含的观测值数量，小于这个值的窗口结果为NA。值可以是int，默认None。offset情况下，默认为1。
center: 把窗口的标签设置为居中。布尔型，默认False，居右
win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。各种类型
on: 可选参数。对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列。值为列名。
axis: int、字符串，默认为0，即对列进行计算
closed：定义区间的开闭，支持int类型的window。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。

import pandas as pd
s = [1,2,3,5,None,10,12,14,12,30]
pd.Series(s).rolling(3,min_periods=2).mean()