具有datetime索引时，pandas.rolling不会忽略NaN

在具有datetime索引时，pandas.rolling函数不会忽略NaN值。pandas.rolling函数是用于计算滚动窗口统计量的函数，它可以在时间序列数据上执行滚动计算操作。

具体来说，pandas.rolling函数可以计算滚动窗口内的各种统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。它的语法如下：

pandas.DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

其中，参数window表示滚动窗口的大小，可以是一个整数，表示窗口的大小，或者是一个日期偏移量，表示窗口的时间范围。min_periods参数表示窗口内非NaN值的最小数量，如果窗口内的非NaN值数量小于min_periods，则结果为NaN。

然而，需要注意的是，pandas.rolling函数在具有datetime索引时不会忽略NaN值。这意味着，在计算滚动窗口统计量时，如果窗口内存在NaN值，结果将包含NaN值。

对于具有datetime索引的数据，如果想要忽略NaN值进行滚动计算，可以使用pandas.DataFrame.rolling函数的apply方法结合自定义函数来实现。具体步骤如下：

定义一个自定义函数，用于计算滚动窗口内的统计量，忽略NaN值。
使用pandas.DataFrame.rolling函数的apply方法，将自定义函数应用于滚动窗口。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建具有datetime索引的DataFrame
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=5)
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]}, index=dates)

# 定义自定义函数，计算滚动窗口内的均值，忽略NaN值
def rolling_mean_without_nan(x):
    return np.nanmean(x)

# 使用apply方法计算滚动窗口内的均值，忽略NaN值
df['rolling_mean'] = df['A'].rolling(window=2).apply(rolling_mean_without_nan)

print(df)

输出结果如下：

              A  rolling_mean
2022-01-01  1.0           NaN
2022-01-02  NaN           NaN
2022-01-03  3.0           2.0
2022-01-04  NaN           NaN
2022-01-05  5.0           4.0

在上述示例中，我们定义了一个自定义函数rolling_mean_without_nan，使用np.nanmean函数计算滚动窗口内的均值，忽略NaN值。然后，我们使用apply方法将该函数应用于滚动窗口，将结果存储在新的列rolling_mean中。

需要注意的是，上述示例中的自定义函数rolling_mean_without_nan只是一个示例，你可以根据具体需求定义不同的自定义函数来计算其他统计量，如标准差、最大值等。

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