python之列表中正值的 python 滚动窗口

什么是计算列表均值但只考虑正值的 pythonic 方法？

所以如果我有值(value)观 [1,2,3,4,5,-1,4,2,3] 我想计算三个值的滚动平均值它基本上是计算 [1,2,3,4,5 的平均滚动平均值,'南',4,2,3]。 那变成了 [nan,2,3,4,4.5,4.5,3,nan] 其中第一个和最后一个 nan 是由于缺少元素。 2 = 均值 ([1,2,3]) 3 = 均值 ([2,3,4]) 但是 4.5 = mean ([4,5,nan])=mean ([4,5]) 等等。因此，重要的是当存在负值时将它们排除在外，但除以正值的数量。

我试过:

def RollingPositiveAverage(listA,nElements): 
     listB=[element for element in listA if element>0] 
     return pd.rolling_mean(listB,3) 

但是列表 B 缺少元素。我试图用 nan 替换这些元素，但平均值变成了 nan 本身。

有什么好的优雅的方法可以解决这个问题吗？

谢谢

请您参考如下方法:

由于您使用的是 Pandas:

import numpy as np 
import pandas as pd 
 
def RollingPositiveAverage(listA, window=3): 
     s = pd.Series(listA) 
     s[s < 0] = np.nan 
     result = s.rolling(window, center=True, min_periods=1).mean() 
     result.iloc[:window // 2] = np.nan 
     result.iloc[-(window // 2):] = np.nan 
     return result  # or result.values or list(result) if you prefer array or list 
 
print(RollingPositiveAverage([1, 2, 3, 4, 5, -1, 4, 2, 3])) 

输出:

0    NaN 
1    2.0 
2    3.0 
3    4.0 
4    4.5 
5    4.5 
6    3.0 
7    3.0 
8    NaN 
dtype: float64 

纯 Python 版本:

import math 
 
def RollingPositiveAverage(listA, window=3): 
    result = [math.nan] * (window // 2) 
    for win in zip(*(listA[i:] for i in range(window))): 
        win = tuple(v for v in win if v >= 0) 
        result.append(float(sum(win)) / min(len(win), 1)) 
    result.extend([math.nan] * (window // 2)) 
    return result 
 
print(RollingPositiveAverage([1, 2, 3, 4, 5, -1, 4, 2, 3])) 

输出:

[nan, 2.0, 3.0, 4.0, 4.5, 4.5, 3.0, 3.0, nan]