Pandas：如何使用自适应窗口大小计算滚动指标

我太懂这种明明问题有解，但就是搜不到对应答案的憋屈感了！

你提到自己有一个名为data的浮点型Pandas Series，在基于它计算滚动指标时遇到了问题——虽然有个类似问题已经被回答过，但你的场景和那个问题存在差异，最关键的是：你一开始根本不知道min_periods这个参数就是解决你问题的钥匙，用能想到的搜索词根本找不到那个已有问题。

这也是你的提问特别有价值的地方：其他遇到同样困境的开发者，大概率会和你一样，用更贴合实际场景的关键词搜索，他们可能找不到那个更早的问题，但会更容易定位到你的这个提问，从而快速找到解决方案。

举个简单的实操例子，假设你要计算7窗口的滚动均值，原来的代码可能是这样的：

data.rolling(window=7).mean()

这时候序列前6个值都会是NaN，但如果加上min_periods参数，就能让计算从第一个数据点开始：

data.rolling(window=7, min_periods=1).mean()

这样就能得到符合你需求的滚动指标结果了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex