скользящее среднее в питоне с размером шага? - PullRequest
Новая
       7

скользящее среднее в питоне с размером шага?

0 голосов
/ 22 января 2019

Привет, у меня в настоящее время есть данные временного ряда, получасовые. Это в формате CSV и выглядит так: 

        SETTLEMENTDATE  NSW DEMAND   ...     VIC DEMAND  VIC RRP
0  2006/01/01 00:30:00  8013.27833   ...     5657.67500    20.03
1  2006/01/01 01:00:00  7726.89167   ...     5460.39500    18.66
2  2006/01/01 01:30:00  7372.85833   ...     5766.02500    20.38
3  2006/01/01 02:00:00  7071.83333   ...     5503.25167    18.59
4  2006/01/01 02:30:00  6865.44000   ...     5214.01500    17.53

Что я хочу сделать, так это вычислить скользящее среднее за 52 недели для каждого столбца (исключая дату расчета) в этом наборе данных. Итак, 52weeks = 2*24*365 = 17520 полчаса, и я хочу, чтобы скользящее среднее смещалось каждый раз на неделю, поэтому 2*24*7 = 336.

Пока мой код выглядит так: 

import pandas as pd

data = pd.read_csv("master_file.csv") 

data['NSW DEMAND'] = data['NSW DEMAND'].rolling(17520).mean()
data['QLD DEMAND'] = data['QLD DEMAND'].rolling(17520).mean()
data['SA DEMAND'] = data['SA DEMAND'].rolling(17520).mean()
data['TAS DEMAND'] = data['TAS DEMAND'].rolling(17520).mean()
data['VIC DEMAND'] = data['VIC DEMAND'].rolling(17520).mean()
data['NSW RRP'] = data['NSW RRP'].rolling(17520).mean()
data['QLD RRP'] = data['QLD RRP'].rolling(17520).mean()
data['SA RRP'] = data['SA RRP'].rolling(17520).mean()
data['TAS RRP'] = data['TAS RRP'].rolling(17520).mean()
data['VIC RRP'] = data['VIC RRP'].rolling(17520).mean()

Это вычисляет среднее значение с шириной в один год, однако как мне отредактировать мой код так, чтобы среднее значение каждый раз сдвигалось на неделю?

Используя R, мой желаемый результат выглядит так: desired result

Однако я не могу понять, как это сделать с помощью Python.

Спасибо.

...