大熊貓的時間加權平均值

什麼是計算熊貓0.8中TimeSeries的時間加權平均值的最有效方法？例如，假設我想要的df.y - df.x時間加權平均如下創建：大熊貓的時間加權平均值

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)

我覺得這種操作應該是很容易做到的，但一切我試過涉及幾個凌亂和緩慢的類型轉換。

來源

2012-05-31 user2303

您可以將df.index轉換爲整數並使用它來計算平均值。有一個快捷方式asi8屬性返回一個int64值數組：

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

來源

2012-06-01 19:15:41

謝謝！我想通過持續時間對值進行加權，所以我使用了'np.average（（df.y - df.x）[： - 1]，weights = np.diff（df.index.asi8））' – user2303

大熊貓的時間加權平均值

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