如何将移动平均函数应用于多元时间序列模型

如何解决如何将移动平均函数应用于多元时间序列模型

我有一个多元时间序列模型如下：

date         var1         var2         var3
01-01-2020   100          700          1300
01-02-2020   200          800          1400
01-03-2020   300          900          1500
01-04-2020   400          1000         1600
01-05-2020   500          1100         1700
01-06-2020   600          1200         1800

我正在尝试为每一列应用移动平均值，python 有 rolling 函数。您能否帮助如何将其应用于每一列并更新诸如 data[['var1']]=data[['var1']].rolling(window=100).mean()

之类的列

解决方法

您可以选择列表中的列：

cols = ['var1','var2','var3']
df[cols] = df[cols].rolling(window=100).mean()

如果需要处理所有列：

df = df.rolling(window=100).mean()