如何使用 pandas 中的自定义权重计算滚动平均值？

熊猫文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html有一个如何计算移动平均线的示例：

ser = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=10))
pd.rolling_window(ser, 5, 'boxcar')

第二行计算滚动平均值，窗口为 5，并且五个观测值的权重相等。文档引人入胜地提到了使用自定义权重的可能性（“当传递 win_type 而不是显式指定权重时......”），但是如何做到这一点呢？

Thanks!

我不是数学专家，但是stahlous解释你需要什么here https://github.com/pydata/pandas/pull/8238#issuecomment-56139375.

我尝试测试一下：

import pandas as pd

ser = pd.Series([1,1,1], index=pd.date_range('1/1/2000', periods=3))
print ser

rm1 = pd.rolling_window(ser, window=[2,2,2], mean=False)
rm2 = pd.rolling_window(ser, window=[2,2,2]) #, mean=True

print rm1
#
#2000-01-01   NaN
#2000-01-02   NaN
#2000-01-03     6
#Freq: D, dtype: float64
print rm2
#
#2000-01-01   NaN
#2000-01-02   NaN
#2000-01-03     1
#Freq: D, dtype: float64

我设置window to ndarray ([2,2,2]）和计算的加权和（rm1) 和加权平均值 (rm2).

pandas.rolling_window http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.rolling_window.html:

window : int 或 ndarray:
加权窗口规范。如果窗口是整数，则将其视为窗口长度，并且需要 win_type

mean : 布尔值，默认 True
如果 True 计算加权平均值，否则计算加权和