Как реализовать скользящее среднее, игнорируя нулевые значения

Я пытаюсь рассчитать индикатор RSI. Для этого мне нужны скользящие средние прибыли и потери.

Я хотел бы рассчитать скользящее среднее значение, игнорируя нулевые значения. Таким образом, среднее значение будет рассчитываться по сумме и учитывать существующие значения.

Пример:

window_size = 5

df = DataFrame(price_change: { 1, 2, 3, -2, 4 })

df_gain = .select(
            pl.when(pl.col('price_change') > 0.0)
            .then(pl.col('price_change'))
            .otherwise(None)
            .alias('gain')
          )

# UNKOWN HOW TO GET WANTED RESULT:
rol_mean_gain = df_gain.select(
                  pl.col('gain').rolling_mean(window_size=window_size, ignore_null=True)
                )

Чтобы вычислить rol_mean_gain: [1, 2, 3, skip, 4] / 4 (not 5)

Я знаю, что у Панд есть .mean(skipna=True) или .apply(pandas.np.nanmean) Но, насколько мне известно, у polars такого API нет.