如果你使用的是Pandas 1.2.3，skipna参数在滚动窗口的上下文中没有任何作用。
这可能是个好消息，因为你所要做的就是删除skipna=False，你的代码将与Pandas 1.5兼容。如果你的代码依赖于skipna，这也可能是个坏消息，因为这可能表明你的代码有一个bug，如果它期望skipna做一些事情。（这对于skipna=False来说并不是问题，因为这是默认值，但是如果你有skipna=False，你可能在其他地方也有skipna=True。
我有三个证据可以证明skipna在滚动窗口的上下文中什么也不做。

测试程序

首先，下面的测试程序尝试对一个缺失值的序列求平均值，skipna设置为True和False。我使用Pandas 1.2.3运行了这个测试程序。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7]})
print(df['a'].rolling(3).mean(skipna=True))
print(df['a'].rolling(3).mean(skipna=False))

字符串
输出量：

0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    6.0
Name: a, dtype: float64
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    6.0
Name: a, dtype: float64

型
两者的输出是相同的。如果在计算均值时跳过NA值，则位置2到6中的所有值都不应该是NA。实际上，这意味着无论是否设置了skipna，滚动均值都不会跳过NA值。

文档

第二，我读了Pandas 1.2的文档中关于skipna的内容。在这里，我们需要注意我们是否阅读了正确的页面。我们想要的不是DataFrame.mean()，而是pandas.core.window.rolling.Rolling.mean()。
这个页面没有记录skipna参数。假设，如果有人经历了编写代码来实现skipna的麻烦，他们会记录它。另一方面，它确实有一个包罗万象的**kwargs参数，它被记录为“正在审查”。
skipna会不会有效果，只是一个在我的测试程序中没有显示的效果，一个没有记录的效果？

阅读Pandas代码

我用来研究这个问题的第三种方法是在调试器下运行代码。
通过在调试器下运行测试程序，我发现Pandas中负责计算滚动平均值的代码。此代码不实现任何类型的skipna功能。
下面是如何实现滚动平均值。

• df.rolling(3).mean()被调用，它调用
• pandas/core/window/rolling.py:Rolling.mean()被调用，它调用
• pandas/core/window/rolling.py:RollingAndExpandingMixin.mean()被调用，它调用
• pandas/core/window/rolling.py:BaseWindow._apply()被调用，它调用
• pandas/_libs/window/aggregations.pyx:roll_mean()，计算滚动平均值。

在这条链条上有两件事让斯基普纳什么都做不了。
首先，在调用BaseWindow._apply()之前，skipna一直被携带在kwargs变量中。但在该函数中，kwargs参数未被使用。即使roll_mean()实现了skipna，skipna参数也无法到达roll_mean()。
其次，如果您阅读roll_mean()的源代码，它不会跳过NA值，也不会检查NA值。
为了让skipna做一些事情，这里需要有代码来实现它，而这里没有。

总结

df.rolling(3).mean(skipna=False)的skipna参数过去什么也不做，现在仍然什么也不做，但现在它会抱怨。