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Pandas 0.8でTimeSeriesの時間加重平均を計算する最も効率的な方法は何ですか? たとえば、df.y - df.x以下に作成された の時間加重平均が必要だとします。

import pandas
import numpy as np
times = np.datetime64('2012-05-31 14:00') + np.timedelta64(1, 'ms') * np.cumsum(10**3 * np.random.exponential(size=10**6))
x = np.random.normal(size=10**6)
y = np.random.normal(size=10**6)
df = pandas.DataFrame({'x': x, 'y': y}, index=times)

この操作は非常に簡単に実行できると思いますが、私が試したすべてのことには、いくつかの厄介で遅い型変換が含まれています。

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整数に変換df.indexし、それを使用して平均を計算できます。asi8int64値の配列を返すショートカットプロパティがあります。

np.average(df.y - df.x, weights=df.index.asi8)
于 2012-06-01T19:15:41.527 に答える