本人今天遇到遇到一個任務，計算同月份合約當天各合約總持倉量的移動平均值。立刻寫下了這個函數：

group = df.groupby(['合約系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持倉量'].sum().rolling(20).mean())

上交后，提出要求，不行，這個數據不行，存在一些數據，因為不足20天，導致結果為NAN。一開始沒想到思路，然后就問問群里的大佬，大佬給的第一個建議，寫個功能函數。但是因為數據比較復雜，非連續數據，光是分類就很難，就繼續詢問。

知道一位大佬給了個答案：

group = df.groupby(['合約系列','date'])
f = pd.DataFrame(group['持倉量'].sum().rolling(20,min_periods = 1).mean())

min_periods：#表示窗口最少包含的觀測值為1

意味著數據不滿20天的，自動有一天算一天，計算均值。如第19天數據，此時顯示的結果就是前面19天的均值。