Pandas: media móvil por intervalo de tiempo

Nuestro team especializado pasados ciertos días de trabajo y recopilación de de datos, hemos dado con la solución, queremos que resulte de utilidad en tu proyecto.

Solución:

Mientras tanto, se agregó una capacidad de ventana de tiempo. Ver este enlace.

In [1]: df = DataFrame('B': range(5))

In [2]: df.index = [Timestamp('20130101 09:00:00'),
   ...:             Timestamp('20130101 09:00:02'),
   ...:             Timestamp('20130101 09:00:03'),
   ...:             Timestamp('20130101 09:00:05'),
   ...:             Timestamp('20130101 09:00:06')]

In [3]: df
Out[3]: 
                     B
2013-01-01 09:00:00  0
2013-01-01 09:00:02  1
2013-01-01 09:00:03  2
2013-01-01 09:00:05  3
2013-01-01 09:00:06  4

In [4]: df.rolling(2, min_periods=1).sum()
Out[4]: 
                       B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  3.0
2013-01-01 09:00:05  5.0
2013-01-01 09:00:06  7.0

In [5]: df.rolling('2s', min_periods=1).sum()
Out[5]: 
                       B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  3.0
2013-01-01 09:00:05  3.0
2013-01-01 09:00:06  7.0

¿Qué pasa con algo como esto:

Primero vuelva a muestrear el marco de datos en intervalos 1D. Esto toma la media de los valores para todos los días duplicados. Utilizar el fill_method opción para completar los valores de fecha que faltan. Luego, pase el marco remuestreado a pd.rolling_mean con una ventana de 3 y min_periods=1 :

pd.rolling_mean(df.resample("1D", fill_method="ffill"), window=3, min_periods=1)

            favorable  unfavorable     other
enddate
2012-10-25   0.495000     0.485000  0.025000
2012-10-26   0.527500     0.442500  0.032500
2012-10-27   0.521667     0.451667  0.028333
2012-10-28   0.515833     0.450000  0.035833
2012-10-29   0.488333     0.476667  0.038333
2012-10-30   0.495000     0.470000  0.038333
2012-10-31   0.512500     0.460000  0.029167
2012-11-01   0.516667     0.456667  0.026667
2012-11-02   0.503333     0.463333  0.033333
2012-11-03   0.490000     0.463333  0.046667
2012-11-04   0.494000     0.456000  0.043333
2012-11-05   0.500667     0.452667  0.036667
2012-11-06   0.507333     0.456000  0.023333
2012-11-07   0.510000     0.443333  0.013333

ACTUALIZAR: Como señala Ben en los comentarios, con pandas 0.18.0 la sintaxis ha cambiado. Con la nueva sintaxis esto sería:

df.resample("1d").sum().fillna(0).rolling(window=3, min_periods=1).mean()

Acabo de tener la misma pregunta pero con puntos de datos espaciados irregularmente. Volver a muestrear no es realmente una opción aquí. Así que creé mi propia función. Tal vez también sea útil para otros:

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np

def rolling_mean(data, window, min_periods=1, center=False):
    ''' Function that computes a rolling mean

    Parameters
    ----------
    data : DataFrame or Series
           If a DataFrame is passed, the rolling_mean is computed for all columns.
    window : int or string
             If int is passed, window is the number of observations used for calculating 
             the statistic, as defined by the function pd.rolling_mean()
             If a string is passed, it must be a frequency string, e.g. '90S'. This is
             internally converted into a DateOffset object, representing the window size.
    min_periods : int
                  Minimum number of observations in window required to have a value.

    Returns
    -------
    Series or DataFrame, if more than one column    
    '''
    def f(x):
        '''Function to apply that actually computes the rolling mean'''
        if center == False:
            dslice = col[x-pd.datetools.to_offset(window).delta+timedelta(0,0,1):x]
                # adding a microsecond because when slicing with labels start and endpoint
                # are inclusive
        else:
            dslice = col[x-pd.datetools.to_offset(window).delta/2+timedelta(0,0,1):
                         x+pd.datetools.to_offset(window).delta/2]
        if dslice.size < min_periods:
            return np.nan
        else:
            return dslice.mean()

    data = DataFrame(data.copy())
    dfout = DataFrame()
    if isinstance(window, int):
        dfout = pd.rolling_mean(data, window, min_periods=min_periods, center=center)
    elif isinstance(window, basestring):
        idx = Series(data.index.to_pydatetime(), index=data.index)
        for colname, col in data.iterkv():
            result = idx.apply(f)
            result.name = colname
            dfout = dfout.join(result, how='outer')
    if dfout.columns.size == 1:
        dfout = dfout.ix[:,0]
    return dfout


# Example
idx = [datetime(2011, 2, 7, 0, 0),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 1),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 1, 30),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 2),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 4),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 5),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 5, 10),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 6),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 8),
       datetime(2011, 2, 7, 0, 9)]
idx = pd.Index(idx)
vals = np.arange(len(idx)).astype(float)
s = Series(vals, index=idx)
rm = rolling_mean(s, window='2min')

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