Панды катятся, значит, пропуская нанс

Я хотел бы применить скользящую функцию к кадру данных, где, если текущее значение равно nan, оно возвращает nan; в противном случае скользящее окно W будет иметь значения ПРОПУСКАТЬ nan и применяться к значениям W не-нан. Например:

dft = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4, np.nan,5]}, 
                       index=range(7))

    B
0   0.000000
1   1.000000
2   2.000000
3   nan
4   4.000000
5   nan
6   5.000000

Для скользящего среднего окна 3 желаемый результат:

    B
0   nan
1   nan
2   1.000000
3   nan
4   2.333300
5   nan
6   3.666700

Обратите внимание: 2,333 — это среднее значение (1,2,4), а 3,667 — это среднее значение (2,4,5).

Остальное поведение, т.е. min_window такой же, как панды.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
2 733
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Пытаться:

df['B'].dropna().rolling(3).mean().reindex(df.index)

Другие вопросы по теме