Pandas dataframe groupby / rolling -为什么在新组上没有重置滚动平均值？

Pandas dataframe groupby / rolling -为什么在新组上没有重置滚动平均值？

在使用Pandas中的groupby和rolling函数对DataFrame进行操作时，如果没有正确重置滚动平均值可能是由以下几个原因造成的：

1. 数据排序问题：在对DataFrame进行rolling操作之前，需要确保数据按照正确的顺序进行排序，否则可能导致滚动操作不符合预期。可以使用sort_values函数对DataFrame进行排序。
2. 缺失值处理：如果在DataFrame中存在缺失值（NaN），则默认情况下rolling函数会在每个窗口中将缺失值排除在外，这可能导致滚动平均值不准确。可以使用fillna函数对缺失值进行填充，选择合适的填充方法，例如使用0或者使用前后值进行填充。
3. 分组问题：groupby函数会将DataFrame按照指定的条件进行分组，如果没有正确指定分组条件，可能会导致滚动操作没有在每个组上重置。需要确保正确指定了groupby函数的参数，以确保按照预期的组进行操作。
4. 索引问题：滚动操作可能还与DataFrame的索引有关。如果在滚动操作之前使用了set_index函数设置了新的索引，可能会导致滚动操作不按预期进行。可以尝试使用reset_index函数重置索引，再进行滚动操作。

综上所述，为了确保在新组上重置滚动平均值，需要注意数据排序、缺失值处理、正确指定分组条件以及索引设置。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接，可以在云计算中进行数据处理和分析：

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