我正在尝试计算大型数据集过去 n 天（n = 30）的滚动平均值。
在 Pandas 中，我将使用以下命令：
temp = chunk.groupby('id_code').apply(lambda x: x.set_index('entry_time_flat').resample('1D').first())
dd = temp.groupby(level=0)['duration'
].apply(lambda x: x.shift().rolling(min_periods = 1,window = n_days).mean()
).reset_index(name = "avg_delay_"+ str(n_days) + "_days")
chunk = pd.merge(chunk, dd, on=['entry_time_flat', 'id_code'], how='left'
).dropna(subset = ["avg_delay_"+ str(n_days) + "_days"])
基本上，该函数按“id 代码”进行分组，并在“entry_time_flat”（日期时间对象）的最后 n 天中计算特征“duration”的平均值。
然而，为了保持代码高效，最好在 Dask 数据帧上重现此函数，而不将其转换为 Pandas DF。
如果我在 Dask DF 上运行上述代码，则会引发以下错误：
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'level'
最终，我如何计算 Dask 数据帧上过去 n 天的“持续时间”列的平均值？
最终，我如何计算 Dask 数据帧上过去 n 天的“持续时间”列的平均值？
滚动 API 应该为您提供此功能
https://docs.dask.org/en/latest/dataframe-api.html#rolling https://docs.dask.org/en/latest/dataframe-api.html#rolling
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