私は大きなデータフレーム<strong>temp_history</strong>持つデータフレーム

Question

を付加した後は動作しません標準偏差ローリング：

Date    Temp 
2017-09-14 00:00:00 38.91588479 
2017-09-13 00:00:00 38.69563395 
2017-09-12 00:00:00 39.25504775 
2017-09-11 00:00:00 40.5487144 
2017-09-08 00:00:00 41.23372428 
2017-09-07 00:00:00 41.5960891 
2017-09-06 00:00:00 41.61939397 
... 
2016-11-30 00:00:00 37.32206175 
2016-11-29 00:00:00 36.04661564 
2016-11-28 00:00:00 35.70612757 
2016-11-25 00:00:00 35.15249571 
2016-11-23 00:00:00 36.77833439 
... 

をそして、私は、今日のデータフレームtemp_today持っている：今

Date    Temp 
2017-09-15 08:59:02 62.85 

が、私は、今日のデータを追加します履歴を使用して

temp_history = temp_history.append(temp_today) 

これは組み合わせたデータフレームいます：それはすべてを計算し

temp_history['ST_std'] = temp_history['Temp'].resample('D').ffill().rolling('7D', min_periods=2).std() #rolling 3 mth std 

なく、添付の今日のを無視：

Date    Temp 
2017-09-15 08:59:02 62.85 
2017-09-14 00:00:00 38.91588479 
2017-09-13 00:00:00 38.69563395 
2017-09-12 00:00:00 39.25504775 
2017-09-11 00:00:00 40.5487144 
2017-09-08 00:00:00 41.23372428 
2017-09-07 00:00:00 41.5960891 
2017-09-06 00:00:00 41.61939397 
... 

私は7日間のローリングSTDを計算しようとすると、今では動作しませんがローリングスタンダードの値：

Date    Temp  ST_std 
2017-09-15 13:59:02 62.85 
2017-09-14 00:00:00 38.91588479 1.163391429 
2017-09-13 00:00:00 38.69563395 1.126344307 
2017-09-12 00:00:00 39.25504775 0.83068272 
2017-09-11 00:00:00 40.5487144 0.831276056 
2017-09-08 00:00:00 41.23372428 1.086552698 
2017-09-07 00:00:00 41.5960891 0.93493231 
2017-09-06 00:00:00 41.61939397 0.897336665 

どのようにすればよいですか？今日の価値も含めてローリングスタンダード？

Answer 1

残念ながら私はコメントに答えるに十分な評判ポイントがありません。しかし、それは各行のインデックスかもしれませんか？試してみてください：DataFrame.append

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.append.html