大熊貓在指數每日期操作

Question

我有以下的大熊貓dateframe數天的不同商品：

df = pd.DataFrame([], columns=["Bid", "Ask"], index_col='tid') 

填充的，它看起來如下：

2015-07-15 07:16:39.034 49.960 50.000 
2015-08-12 07:16:39.235 49.958 49.998 

我需要找到滾動平均每天。所以我提取日內如：

dates = set(df.index.map(pd.Timestamp.date)) 

然後我重複直通日期，並計算滾動平均值：

for d in dates: 
    df['rm200'] = np.round(pd.rolling_mean(df[d]['Bid'], window=200), 5) 

這提供了以下錯誤：

KeyError: datetime.date(2015, 7, 15)

如果我添加str（d）本身：

df['rm200'] = np.round(pd.rolling_mean(df[str(d)]['Bid'], window=200), 5) 

錯誤消失，但我沒有得到滾動的意思。

但是，如果我從錯誤複製的日期和添加它，我得到了我想要的結果，但由於顯而易見的原因只爲有問題的日期：

df['rm200'] = np.round(pd.rolling_mean(df['2015, 7, 15']['Bid'], window=200), 5) 

我如何可以遍歷直通日期並分別爲每個日期執行操作？

Answer 1

你沒有足夠的數據來檢驗，但我建議沿着以下線的東西：

pd.rolling_mean(df.resample('1B'), window=200) 

df.resample('1B')創建一個基於平日數據幀（可以指定其他日曆）取每天的平均值（不清楚你的數據是否每天只有一個值或幾個值）。

pd.rolling_mean簡單地取最近200次每日觀察值的滾動平均值。