在 Pandas 中，如果想要使用非标准的时间长度（例如：每两天半、每周三天等）作为滑动窗口的单位，由于默认的 `rolling()` 方法仅支持整数形式的固定窗口大小或标准化时间频率字符串（如 '2D', '1H'），因此我们需要采用一些变通的方法来实现这一目标。 ### 解决方案 #### 方法一：手工构造自定义索引范围 通过手动调整数据点的选择区间来自行设定特殊的“窗宽”。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 假设我们的日期序列是从今天开始往后推若干天的数据 rng = pd.date_range('2023-07-05', periods=10, freq='6H') ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng) def rolling_non_standard(s, window_days_fractional): """ 实现一个带分数日滑动的功能 :param s: 输入series :param window_days_fractional: 非整数天的窗口大小 (e.g., 2.5 days) """ rolled_values = [] for i in range(len(s)): current_time = s.index[i] # 定义本次窗口结束时间为当前时刻减去指定窗口宽度对应的秒数差值 start_window_timestamp = current_time - pd.Timedelta(days=window_days_fractional) # 筛选出符合条件的部分数据进行操作 filtered_data_in_this_roll = s[start_window_timestamp:] value_to_append = filtered_data_in_this_roll.mean() rolled_values.append(value_to_append) return pd.Series(rolled_values, index=s.index) result = rolling_non_standard(ts, 1.8) # 设置为约一天半左右 print(result) ``` 这种方法允许用户非常灵活地控制每个时间戳所关联的具体时间段内容，但它也意味着效率较低并且代码复杂度增加。对于大规模数据集来说性能可能会成为一个瓶颈。 #### 方法二：转换成分钟级/秒级别再用常规方法模拟近似效果 如果你的需求不是极其精确的话，可以把所有时间都映射到某个更低粒度层次上去看待问题，并据此估算出大致相当的有效样本数目，然后直接套用现有的`rolling(n)`机制即可达到相似的目的。 比如把所有的交易事件视为发生于最接近它们真实发生的那一分钟内，那么就可以简单说“过去90分钟”的含义就相当于"前三个完整的1小时周期加额外的半小时部分". 这样就能避免完全重新发明轮子的工作量. ### 总结 以上两种策略各有优劣，在实际应用当中需依据具体情况权衡选择最合适的一种方式进行实施。