大熊猫的时间加权平均值

什么是计算熊猫0.8中TimeSeries的时间加权平均值的最有效方法？例如，假设我想要的df.y - df.x时间加权平均如下创建：大熊猫的时间加权平均值

import pandas 
import numpy as np 
times = np.datetime64('2012-05-31 14:00') + np.timedelta64(1, 'ms') * np.cumsum(10**3 * np.random.exponential(size=10**6)) 
x = np.random.normal(size=10**6) 
y = np.random.normal(size=10**6) 
df = pandas.DataFrame({'x': x, 'y': y}, index=times)

我觉得这种操作应该是很容易做到的，但一切我试过涉及几个凌乱和缓慢的类型转换。

来源

2012-05-31 user2303

您可以将df.index转换为整数并使用它来计算平均值。有一个快捷方式asi8属性返回一个int64值数组：

np.average(df.y - df.x, weights=df.index.asi8)

来源

2012-06-01 19:15:41

谢谢！我想通过持续时间对值进行加权，所以我使用了'np.average（（df.y - df.x）[： - 1]，weights = np.diff（df.index.asi8））' – user2303

大熊猫的时间加权平均值

回答

相关问题