pandas计算移动平均值

本人今天遇到遇到一个任务，计算同月份合约当天各合约总持仓量的移动平均值。立刻写下了这个函数：


group = df.groupby(['合约系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持仓量'].sum().rolling(20).mean())

上交后，提出要求，不行，这个数据不行，存在一些数据，因为不足20天，导致结果为NAN。一开始没想到思路，然后就问问群里的大佬，大佬给的第一个建议，写个功能函数。但是因为数据比较复杂，非连续数据，光是分类就很难，就继续询问。

知道一位大佬给了个答案：

group = df.groupby(['合约系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持仓量'].sum().rolling(20,min_periods = 1).mean())

min_periods：#表示窗口最少包含的观测值为1

意味着数据不满20天的，自动有一天算一天，计算均值。如第19天数据，此时显示的结果就是前面19天的均值。

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