python - 使用 Pandas 滚动法计算加权移动平均值

我计算简单移动平均数：

def sma(data_frame, length=15):
    # TODO: Be sure about default values of length.
    smas = data_frame.Close.rolling(window=length, center=False).mean()
    return smas

使用滚动函数可以计算加权移动平均值吗？当我读到in the documentation时，我想我必须传递win_类型参数。但我不知道该选哪一个。
这里是加权移动平均值的adefinition。
提前谢谢你，

最佳答案

是的，熊猫的那部分真的没有很好的记录我认为如果不使用标准窗口类型之一，可能必须使用rolling.apply（）。我戳了戳它，让它工作起来：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> d = pd.DataFrame({'a':range(10), 'b':np.random.random(size=10)})
>>> d.b = d.b.round(2)
>>> d
   a     b
0  0  0.28
1  1  0.70
2  2  0.28
3  3  0.99
4  4  0.72
5  5  0.43
6  6  0.71
7  7  0.75
8  8  0.61
9  9  0.14
>>> wts = np.array([-1, 2])
>>> def f(w):
        def g(x):
            return (w*x).mean()
        return g
>>> d.rolling(window=2).apply(f(wts))
     a      b
0  NaN    NaN
1  1.0  0.560
2  1.5 -0.070
3  2.0  0.850
4  2.5  0.225
5  3.0  0.070
6  3.5  0.495
7  4.0  0.395
8  4.5  0.235
9  5.0 -0.165

我认为这是正确的闭包的原因是rolling.apply的签名是rolling.apply(func, *args, **kwargs)，所以如果直接将权重发送给函数，权重将被解包，除非将它们作为1元组发送，但这很奇怪。

关于python - 使用 Pandas 滚动法计算加权移动平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39742797/