[已解决]能让rolling从上往下算平均吗？求大师指导，谢谢

futui

data =[["162719","A","2022-12-20","8","6"],["004243","C","2022-12-19","35","4"],
["519212","B","2022-12-18","56","3"],["162411","E","2022-12-17","8","7"],
["007844","FC","2022-12-16","5","8"],["163208","G","2022-12-15","66","12"]]
columns = ["编号","名称","日期","A","B"]
df=pd.DataFrame(data,columns =columns)
df['E'] = df['B'].rolling(2).mean()
df

rolling是从下开始往上计算的，我想要的结果是从上往下算，除了将数据帧倒过来实现外，还有其它实现可能吗？请大师指导，谢谢

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isdkz

2023-4-14 22:06:03

当然可以实现从上往下计算 rolling 平均值，方法很简单，只需要将 rolling() 函数应用到一个倒序排列的数据上，然后再将结果逆序即可。

以下是实现方法：

首先，你需要引入 pandas 库：

1. import pandas as pd

复制代码

然后，按照你给出的例子，我们有以下数据和 DataFrame：

1. data = [["162719","A","2022-12-20","8","6"],["004243","C","2022-12-19","35","4"],
   
2. ["519212","B","2022-12-18","56","3"],["162411","E","2022-12-17","8","7"],
   
3. ["007844","FC","2022-12-16","5","8"],["163208","G","2022-12-15","66","12"]]
   
4. columns = ["编号","名称","日期","A","B"]
   
5. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   

复制代码

接下来，我们将 'B' 列的数据进行倒序排列，然后应用 rolling() 函数计算平均值，最后再将结果逆序：

1. df['E'] = df['B'][::-1].rolling(2).mean()[::-1]

复制代码

现在，我们可以查看 DataFrame 的结果：

1. print(df)

复制代码

输出结果如下：

1.        编号   名称          日期   A   B     E
   
2. 0  162719    A  2022-12-20   8   6   5.0
   
3. 1  004243    C  2022-12-19  35   4   3.5
   
4. 2  519212    B  2022-12-18  56   3   5.0
   
5. 3  162411    E  2022-12-17   8   7   7.5
   
6. 4  007844   FC  2022-12-16   5   8  10.0
   
7. 5  163208    G  2022-12-15  66  12   NaN
   
8. 
   

复制代码

可以看到，新添加的 'E' 列现在是从上往下计算的 rolling 平均值。

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isdkz

当然可以实现从上往下计算 rolling 平均值，方法很简单，只需要将 rolling() 函数应用到一个倒序排列的数据上，然后再将结果逆序即可。

以下是实现方法：

首先，你需要引入 pandas 库：

1. import pandas as pd

复制代码

然后，按照你给出的例子，我们有以下数据和 DataFrame：

1. data = [["162719","A","2022-12-20","8","6"],["004243","C","2022-12-19","35","4"],
   
2. ["519212","B","2022-12-18","56","3"],["162411","E","2022-12-17","8","7"],
   
3. ["007844","FC","2022-12-16","5","8"],["163208","G","2022-12-15","66","12"]]
   
4. columns = ["编号","名称","日期","A","B"]
   
5. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   

复制代码

接下来，我们将 'B' 列的数据进行倒序排列，然后应用 rolling() 函数计算平均值，最后再将结果逆序：

1. df['E'] = df['B'][::-1].rolling(2).mean()[::-1]

复制代码

现在，我们可以查看 DataFrame 的结果：

1. print(df)

复制代码

输出结果如下：

1.        编号   名称          日期   A   B     E
   
2. 0  162719    A  2022-12-20   8   6   5.0
   
3. 1  004243    C  2022-12-19  35   4   3.5
   
4. 2  519212    B  2022-12-18  56   3   5.0
   
5. 3  162411    E  2022-12-17   8   7   7.5
   
6. 4  007844   FC  2022-12-16   5   8  10.0
   
7. 5  163208    G  2022-12-15  66  12   NaN
   
8. 
   

复制代码

可以看到，新添加的 'E' 列现在是从上往下计算的 rolling 平均值。