Pandas dataframe groupby / rolling -为什么在新组上没有重置滚动平均值？

在使用 Pandas 进行数据处理时，groupby 和 rolling 是两个非常强大的功能。groupby 允许你按某些标准将数据分组，而 rolling 则允许你在这些组内进行滑动窗口计算。如果你发现使用 rolling 计算的滚动平均值没有在新组上重置，可能是由于以下几个原因：

基础概念

1. GroupBy: 这是 Pandas 中的一个功能，它允许你根据一个或多个键对数据进行分组。
2. Rolling: 这个功能允许你在数据上创建一个滑动窗口，并在这个窗口上执行各种计算，如求和、平均值等。

可能的原因

• 窗口大小设置不当: 如果窗口大小设置得太大，可能会导致滚动平均值跨越多个组。
• 分组键的选择: 分组键的选择可能会影响滚动窗口的计算方式。
• 数据排序: 如果数据没有按照分组键进行排序，rolling 可能不会按预期工作。

解决方法

确保在使用 rolling 之前，数据已经按照分组键进行了排序。此外，检查窗口大小是否适合你的数据集。

import pandas as pd

# 假设我们有一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 首先，按照 'group' 列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='group')

# 然后进行 groupby 和 rolling 操作
result = df_sorted.groupby('group')['value'].rolling(window=2).mean().reset_index(drop=True)

print(result)

在这个例子中，我们首先对 DataFrame 进行了排序，然后使用 groupby 和 rolling 来计算每组的滚动平均值。window=2 表示我们使用的是大小为 2 的滑动窗口。

应用场景

这种技术在金融数据分析中非常常见，例如计算股票价格的移动平均线，或者在时间序列分析中计算连续时间段内的平均值。

相关优势

• 灵活性: 可以根据不同的分组键和窗口大小进行多种计算。
• 效率: Pandas 的优化使得这些操作在大型数据集上也能高效执行。

通过这种方式，你可以确保滚动平均值在新组上正确重置，并且能够根据你的具体需求调整窗口大小和分组策略。