不規則な境界線を持つローリング平均

Question

データを平滑化するためにローリング平均を使用しています。私のdataはhereです。

私の元のデータの図は、

現在、私は

import pandas as pd 
import numpy as np 

data = pd.read_excel('data.xlsx') 
data = np.array(data, dtype=np.float) 
window_length = 9 
res = pd.rolling_mean(np.array(data[:, 2]), window_length, min_periods=1, center=True) 

を使用していますこれは私が9のwindow_lengthとローリング平均を適用した後に得るものです。

と私は20にwindow_lengthを上げるとき、私はスムーズな画像を得ることが、境界で、データが誤っていると思われます。

問題は、上記の図に見られるように、ある、ローリング平均値は、元のデータには存在しません、私のデータの境界でのエラーのいくつかの並べ替えを紹介します。

これを修正する方法はありますか？

window_lengthの一部が私のデータの外に見つかったので、私の推測は境界線であり、平均を誇張しています。

パンダローリングミーンを使用してこのエラーを修正する方法はありますか、これを行うにはより良い方法がありますか？ありがとう。

ps。私が使用しているローリングのパンダ機能が新しいversiónで廃止されていることを認識しています。

Answer 1

重み付きのscipy.ndimage.filters.convolveなどのネイティブ2D畳み込み方法を試すことができるので、カーネルを平均（平均）関数にするだけです。

重みは次のようになります。

n = 3. # size of kernel over which to calculate mean 
weights = np.ones(n,n)/n**2 

あなたのデータの白領域はナンとカーネル・スタンプがNaNを返します含まので、これはnによる結果のフットプリントを減らすこと、NaNで表されている場合。これが実際に問題であれば、より良いナノ処理を持っているastropy.convolutionを見てみてください。