關于數(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、標準差、偏度、峰度

前言

pandas.DataFrame.rolling方法就是SQL中的 group by方法

唯一一點區(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)?。?！】

聚合函數(shù)總結如下:

max 最大值
min 最小值
mean 平均值
median 中位數(shù)
sum 求和
var 方差
std 標準差
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 相關系數(shù)（對不同單位敏感性強；通常使用pearson相關系數(shù)，該系數(shù)對不同單位脫敏）
quantile 百分數(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()

結果如下，

總結

以上為個人經(jīng)驗，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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