pandas调用rolling计算移动平均报缺少self参数的问题咨询

rolling()是pandas中Series、DataFrame对象的实例方法，不是可以脱离具体数据直接调用的类静态方法。这类方法在调用时，Python会自动把当前关联的数据实例作为self参数传入，完全不需要手动传值。
你完全不需要手动考虑self参数的传入逻辑，也不需要对rolling做任何额外的初始化操作。你当前的代码绕开了要计算的bidclose列本身，直接在pd.Series类层面调用rolling()方法，Python拿不到必须的self入参，因此触发了TypeError: rolling() missing 1 required positional argument: 'self'的错误。

• 把rolling()方法的调用挂到要计算的目标序列实例上，pandas会自动把该序列作为self传入窗口构造逻辑
• 窗口大小、居中规则等配置参数，直接作为rolling()方法的入参传入即可
• 调用完rolling()生成窗口对象后，直接接.mean()计算均值即可，不需要再把原序列、窗口大小作为参数传给聚合方法

# 计算50日、200日移动均线：直接在bidclose列上链式调用方法
df['ma50'] = df['bidclose'].rolling(window=50, center=False).mean()
df['ma200'] = df['bidclose'].rolling(window=200, center=False).mean()
# 绘制对比图逻辑和原代码一致
plots = df[['bidclose', 'ma50', 'ma200']].plot(subplots=False, figsize=(10, 4))
plt.show()

• 不要在类层面直接写pd.Series.rolling(参数)，这种写法无法关联到你要计算的具体数据，必然触发self参数缺失的报错
• 不要在调用.mean()时重复传入原序列、窗口大小参数，这些配置在创建rolling窗口时已经固化，额外传参反而会引发新的类型错误
• 如果确实需要手动构造Rolling对象，也必须把目标序列作为第一个入参传入，比如pd.core.window.Rolling(df['bidclose'], window=50).mean()，但这种写法属于冗余操作，没有实际使用价值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者s.alex