У меня есть ряд данных с получасовыми интервалами.Мне нужно взять скользящее среднее за 4 (целые) недели по вторникам, средам и четвергам для каждого получасового интервала в наборе данных.Таким образом, первое «окно» будет иметь средние значения для времен 00:00:00, 00:30:00, ..., 23:00:00, 23:30:00 для недель 1-4.Тогда в следующем окне будут средние значения для недель 2-5 и т. Д.
У меня есть следующий набор данных, который содержит ежедневные данные, но включает только вторник, среду и четверг (по какой-либо причине другие дни не используются врасчет средних значений).Кроме того, в те дни у меня есть данные с получасовыми интервалами (но только с получасовыми временными интервалами 00:00:00, 00:30:00, 01:00:00 и 01:30:00 в выборке).
datetime timeblock speed
1/3/2017 0:00 0:00:00 81.186885
1/3/2017 0:30 0:30:00 NaN
1/3/2017 1:00 1:00:00 85.277724
1/3/2017 1:30 1:30:00 85.077176
1/4/2017 0:00 0:00:00 80.691608
1/4/2017 0:30 0:30:00 79.223225
1/4/2017 1:00 1:00:00 82.330169
1/4/2017 1:30 1:30:00 79.495578
1/5/2017 0:00 0:00:00 74.162426
1/5/2017 0:30 0:30:00 75.206492
1/5/2017 1:00 1:00:00 77.6484
1/5/2017 1:30 1:30:00 72.61875
1/10/2017 0:00 0:00:00 77.785555
1/10/2017 0:30 0:30:00 80.617395
1/10/2017 1:00 1:00:00 80.094947
1/10/2017 1:30 1:30:00 77.697473
1/11/2017 0:00 0:00:00 74.7104
1/11/2017 0:30 0:30:00 75.691326
1/11/2017 1:00 1:00:00 74.639803
1/11/2017 1:30 1:30:00 81.797268
1/12/2017 0:00 0:00:00 79.571042
1/12/2017 0:30 0:30:00 78.083612
1/12/2017 1:00 1:00:00 78.747287
1/12/2017 1:30 1:30:00 78.128129
1/17/2017 0:00 0:00:00 76.509323
1/17/2017 0:30 0:30:00 77.256
1/17/2017 1:00 1:00:00 78.627085
1/17/2017 1:30 1:30:00 81.588
1/18/2017 0:00 0:00:00 77.82543
1/18/2017 0:30 0:30:00 80.231272
1/18/2017 1:00 1:00:00 NaN
1/18/2017 1:30 1:30:00 74.656384
1/19/2017 0:00 0:00:00 77.37165
1/19/2017 0:30 0:30:00 80.328705
1/19/2017 1:00 1:00:00 80.011531
1/19/2017 1:30 1:30:00 79.643781
1/24/2017 0:00 0:00:00 81.167016
1/24/2017 0:30 0:30:00 NaN
1/24/2017 1:00 1:00:00 83.128695
1/24/2017 1:30 1:30:00 77.799428
1/25/2017 0:00 0:00:00 73.106437
1/25/2017 0:30 0:30:00 71.316
1/25/2017 1:00 1:00:00 75.966
1/25/2017 1:30 1:30:00 74.345225
1/26/2017 0:00 0:00:00 78.768
1/26/2017 0:30 0:30:00 80.436508
1/26/2017 1:00 1:00:00 76.782222
1/26/2017 1:30 1:30:00 76.168687
1/31/2017 0:00 0:00:00 73.780363
1/31/2017 0:30 0:30:00 72.32356
1/31/2017 1:00 1:00:00 74.119404
1/31/2017 1:30 1:30:00 72.412363
2/1/2017 0:00 0:00:00 75.572408
2/1/2017 0:30 0:30:00 72.486593
2/1/2017 1:00 1:00:00 77.357
2/1/2017 1:30 1:30:00 74.134188
2/2/2017 0:00 0:00:00 72.209382
2/2/2017 0:30 0:30:00 75.792807
2/2/2017 1:00 1:00:00 74.167605
2/2/2017 1:30 1:30:00 78.053373
Я пробовал следующий код, но он не дает желаемых результатов:
roll_mean = sample.groupby('timeblock')['speed'].rolling('30D', min_value = '30D').mean()
Желаемые результаты должны быть следующими:
Window 00:00:00 00:30:00 01:00:00 01:30:00
1 (wks 1-4) 77.74 NaN NaN 78.25
2 (wks 2-5) 76.53 NaN NaN 77.20
Заранее спасибо
Редактировать: Грамматика / уточнение
In[1]: sample.index
Out[1]:
DatetimeIndex(['2017-01-03 00:00:00', '2017-01-03 00:30:00',
'2017-01-03 01:00:00', '2017-01-03 01:30:00',
'2017-01-03 02:00:00', '2017-01-03 02:30:00',
'2017-01-03 03:00:00', '2017-01-03 03:30:00',
'2017-01-03 04:00:00', '2017-01-03 04:30:00',
...
'2017-12-28 19:00:00', '2017-12-28 19:30:00',
'2017-12-28 20:00:00', '2017-12-28 20:30:00',
'2017-12-28 21:00:00', '2017-12-28 21:30:00',
'2017-12-28 22:00:00', '2017-12-28 22:30:00',
'2017-12-28 23:00:00', '2017-12-28 23:30:00'],
dtype='datetime64[ns]', name='datetime', length=7488, freq=None)
In[2]: sample.dtypes
Out[3]:
timeblock object
speed float64
dtype: object