ローリングによる条件付き平均

    Data  flag 
2017-01-01  17.2  False  
2017-01-02  17.0  False  
2017-01-03  16.8  False 
2017-01-04  18.3  False  
2017-01-05  19.1  True  
... 
2017-12-28  20.1  False  
2017-12-29  19.8  False  
2017-12-30  18.9  False  
2017-12-31  19.5  False

値とフラグを持つパンダデータフレームがあります。フラグが "真でない"場合、平均値をローリング（ウィンドウ= 30）して計算します。ローリングによる条件付き平均

出典

2017-02-02 Lcy

ウィンドウの長さが30の場合、その長さ30のウィンドウ内のnot truesに関する平均を計算しますか？ウィンドウが30未満にサブセットされることを意味しますか？あるいは、「真」を飛び越えて30の期間を集めたいと思っていますか？ – piRSquared

後者です。私はTruesを飛ばして、30のFalseの期間を集めたいと思う。 – Lcy

あなたの答えは@ASGMです。 – piRSquared

のみdf.flagが偽（~オペレータがdf.flagがFalseあるすべての値を取得し、ブールシリーズの真実を反転）されたエントリが含まれるようにデータフレームをサブセット化しながら、あなたはpandas.rolling_mean()を使用することができます。

pandas.rolling_mean(df[~df.flag], window=30)

出典

2017-02-02 15:26:17 ASGM

ローリングによる条件付き平均

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