Я ищу «плавный» регулярно отснятый 30-секундный временной ряд данных с помощью функции pandas rolling_window с типом окна, отличным от boxcar - идеально hamming. Тем не менее, до сих пор все окна, которые я пытался применить, в течение различной длины окна от 2 до 100, по всей видимости, смещения сглаженных данных на более низкие значения, например: 
Pandas roll window появляется, чтобы ввести смещение в свернутые данные
Plot исходных данных (светло-голубой) и данные пройдите через pd.rolling_window(data,2,'hamming').
Очевидно, что количество смещений изменяется во времени.
Этот результат не то, что я ожидал бы - скорее, я ожидаю, что отфильтрованный набор данных будет сидеть поверх необработанного.
Любые объяснения того, что может происходить здесь, было бы замечательно.
Почему вы специально хотите использовать 'hamming'? Это подходит для вашего набора данных? – TomAugspurger
А-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а! «Hanning» не появляется в качестве опции, поэтому мне придется подумать об этом, но главное, что я пробовал различные фильтры, в том числе «треугольник», который был бы уместным, и все они (кроме «boxcar») дают одинаковые серии «смещение». – ajt
Я ничего не знаю об обработке сигналов, но в эконометрике вам нужно быть осторожным с нестационарными временными рядами. Возможно, сначала попробуйте дефрагментировать или посмотрите на фильтры временных фильтров [statsmodels] (http://statsmodels.sourceforge.net/devel/tsa.html#other-time-series-filters) – TomAugspurger