pandas.DataFrame.rolling的参数介绍，以及df.rolling中参数closed = “neither”的bug

 1、函数用处：

可以对series或者对dataframe进行窗口滚动计算

#官方文档参数
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, 
axis=0, closed=None, method='single')

2、部分参数：

window：移动窗口的大小

min_periods：窗口中要求具有值的最小观察次数; 否则，result 为 np.nan。当前面window的类型为整数时，min_period 将默认为窗口的大小，即window的大小

center：

如果为 False，则将窗口标签设置为窗口索引的右边缘。

如果为 True，则将窗口标签设置为窗口索引的中心。

axis：

如果是0或‘ index’，则在行间滚动

如果是1或者‘ columns’，滚过这些列

closed：

='right'，则计算中将排除滚动窗口中的第一个点。

='left'，则滚动窗口中的最后一个点将被排除在计算之外。

='both'，则滚动窗口中的无点将被排除在计算之外。

='neither'，则滚动窗口中的第一点和最后一点将被排除在计算之外。

默认为'right'

3、BUG：window=n，当设置closed=“neither”时，按道理应该是对n-1的窗口大小进行相关运算，但是从下面测试结果来看，此时滚动的窗口大小为nan

df = pd.DataFrame(data = range(10))
df.rolling(5, closed='neither').apply(lambda x:len(x))

运行的结果如下

4、BUG解决办法

 在GitHub上找到了pandas库的作者们给的回答

 简而言之就是，当close='neither'时，min_periods不等于n-1（n为窗口大小），而是等于n，作为滚动计算的对象窗口里，却至多只剩n-1个值，达不到min_periods的最小窗口值 数（n）的要求，所以：

 

输出就都是nan了

解决办法就是：手动设置min_periods=n-1

补充：当close="left", "right", "both"时，min_periods 仍然等于n，但作为滚动计算的对象窗口里，分别至多剩 n/n/n+1 个值，可以有数据窗口达到min_periods的最小窗口值 数（n）的要求，有兴趣可以做个简单测试~

函数官方文档：pandas.DataFrame.rolling — pandas 1.4.2 documentation

GitHub作者回答：BUG: Setting closed='neither' for rolling function of Series leads to mean() producing nan values · Issue #39038 · pandas-dev/pandas · GitHub