關(guān)于數(shù)據(jù)分析之滾動窗口pandas.DataFrame.rolling方法
更新時間：2024年09月10日 09:25:43 作者：Efred.D
Pandas庫中的rolling方法是數(shù)據(jù)處理中常用的功能,它允許用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動窗口（滑動窗口）操作,通過指定窗口大小,可以使用不同的聚合函數(shù)對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,例如最大值、最小值、平均值、中位數(shù)等,此外,rolling方法還可以計算方差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度
本文使用pandas 1.3.5 , python 3, numpy 1.22.0庫
前言
pandas.DataFrame.rolling方法就是SQL中的 group by方法
唯一一點(diǎn)區(qū)別就是rolling方法的分組不是一成不變的
而是隨著窗口的移動而不停更新新的分組
rolling使用公式
pandas.DataFrame.rolling(window = ).聚合函數(shù)
【注：rolling方法是向前取數(shù)據(jù)?。。 ?/strong>
聚合函數(shù)總結(jié)如下:
max最大值min最小值mean平均值median中位數(shù)sum求和var方差std標(biāo)準(zhǔn)差skew三階矩（又叫偏度，用于描述一組數(shù)據(jù)分布的對稱性）kurt四截距 （又叫峰度， 用于描述一組數(shù)據(jù)在均值附近分布的集中度）cov協(xié)方差corr相關(guān)系數(shù)（對不同單位敏感性強(qiáng)；通常使用pearson相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)對不同單位脫敏）quantile百分?jǐn)?shù)
【注：scipy.stats的skew和kurtosis方法和 pandas中的skew和kurt方法計算算法不同】
python實(shí)現(xiàn)
比如，我想分別以2和4為滑動窗口，計算dataFrame格式數(shù)據(jù)“C”列的和，并分別以“D”和 “E”命名
代碼如下，
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
date_DataFrame1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3), index = pd.date_range("2020-05-01", periods = 10), columns = ["A","B","C"])
date_DataFrame1["D"] = date_DataFrame1["C"].rolling(window = 2).sum()
date_DataFrame1["E"] = date_DataFrame1["C"].rolling(window = 4).sum()結(jié)果如下，
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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