最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。然而，如果我们使用传统的groupby和apply方法，可能会遇到一些问题。而且也是常见得问题。
问题背景
其中一个问题是，apply方法只能对整个分组对象应用一个函数，而不能对每个分组中的每个元素应用函数。这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。
另一个问题是，如果我们使用transform方法，可能会导致数据维度不匹配的问题。这是因为transform方法会将函数的结果应用到整个分组对象，而不是每个分组中的每个元素。这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame，而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配，难以进行后续分析。
解决方案
为了解决这些问题，我们可以使用如下方法：
1、编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。
2、使用groupby和apply方法，将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。
以下是一个示例代码：
代码语言：javascript复制def my_RollMeans(x):
w = [1, 2, 3]
s = pd.Series(x)
Bob = pd.DataFrame([s.rolling(w1).mean().rename('Price_' str(w1)) for w1 in w]).T
return Bob
df3.groupby('Ticker').apply(lambda x: my_RollMeans(x.Price)).fillna(0)这个代码首先定义了一个自定义函数my_RollMeans，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。
运行这个代码，可以得到以下输出：
代码语言：javascript复制 Price_1 Price_2 Price_3
Ticker Date
ABC 2018-07-01 9.0 0.0 0.000000
2018-07-02 8.0 8.5 0.000000
2018-07-03 7.0 7.5 8.000000
2018-07-04 8.0 7.5 7.666667
2018-07-05 8.0 8.0 7.666667
HIJ 2018-07-01 8.0 0.0 0.000000
2018-07-02 9.0 8.5 0.000000
2018-07-03 5.0 7.0 7.333333
2018-07-04 6.0 5.5 6.666667
2018-07-05 7.0 6.5 6.000000
XYZ 2018-07-01 9.0 0.0 0.000000
2018-07-02 5.0 7.0 0.000000
2018-07-03 9.0 7.0 7.666667
2018-07-04 8.0 8.5 7.333333
2018-07-05 6.0 7.0 7.666667在这个输出中，我们可以看到，为每个股票计算了三个时间窗口的滚动平均线，分别为1天、2天和3天。
滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。
滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。这样可以生成一条平滑的曲线，反映了数据的趋势。
滚动平均线在数据分析和时间序列预测中经常被使用，特别是在金融领域，用于消除噪音、捕捉趋势，并作为交易策略的基础之一。如果有更好得建议欢迎评论区留言讨论。
