Pandas滑动窗口rolling函数的统计计算

最新推荐文章于 2024-10-03 17:15:07 发布
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#pandas #机器学习-深度学习

本文介绍了如何使用Pandas的rolling函数在时间序列数据上进行滑动窗口统计计算，包括求和、平均值、方差、最小值和最大值。通过示例代码展示了如何应用这些统计函数，并强调了它们在分析和预测数据趋势中的作用。

滑动窗口（rolling window）是一种常用的数据处理技术，它可以在时间序列或数据框的列上进行滑动操作，计算一系列统计值。在Python中，Pandas库提供了rolling函数，可以轻松地执行滑动窗口统计计算。本文将介绍如何使用Pandas的rolling函数进行相关的统计值计算，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装Pandas库并导入它：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个示例数据框，其中包含一个时间序列和一个数值列：

data = {
   
   '时间': pd.date_range('2023-01-01', periods
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Pandas滑动窗口rolling计算相关的统计值
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Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
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对pandas中时间窗函数rolling的使用详解
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精度不够，滑动时间来凑「限流算法第二把法器：滑动时间窗口算法」
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2）在main方法中，我们通过开启一个线程来执行我们的doCheck()方法，由于doCheck()方法是while(true)，所以会一直执行，sleep的时间刚好是每个时间间隔值，那么就会不断刷新LinkedList中的值。当在系统刚刚启动的时候，系统很多资源都未分配完成，瞬间来了n个请求，如果使用滑动窗口算法的话，那么只有达到了QPS控制阈值，才会触发限流机制，那么这样针对系统刚启动资源未分配的情况，就无法防止系统瘫痪了。回顾一下上面的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。...
pandas_计算年化收益率
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前置： 文章中用到的数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1rKLM45dq_xIKxcI54Nq0qg 提取码：c298 公式: 计算过程（jupyter notebook）： import pandas as pd df = pd.read_csv('./temptemp.csv',encoding='utf-8') df['o_date'] = df['date'] df['o_date'] = pd.to_datetime(df['o_date']) df.
spark算子：滑动窗口函数reduceByKeyAndWindow的使用
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1.reduceByKeyAndWindow这个算子也是lazy的,它用来计算一个区间里面的数据,如下图:截图自官网,例如每个方块代表5秒钟,上面的虚线框住的是3个窗口就是15秒钟,这里的15秒钟就是窗口的长度,其中虚线到实线移动了2个方块表示10秒钟,这里的10秒钟就表示每隔10秒计算一次窗口长度的数据举个例子: 如下图我是这样理解的:如果这里是使用窗口函数计算wordcount 在第一个窗口(...
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今天小编就为大家分享一篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解，具有好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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原生pandas不能实现多行多列的窗口移动。rolling只能应用到1列数据上。 先看rolling后的返回的是什么。 >>> d = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(4,2), columns=["a","b"]) >>> d a b 0 0 1 1 2 3 2 4 5 3 6 7 >>> def check(x): ... print("type:", type(x)) ...
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Pandas滑动窗口
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### 使用方法 在 Pandas 中，滑动窗口主要通过 `rolling()` 方法来实现。`rolling()` 方法可以应用于 `Series` 或 `DataFrame` 对象，它会创建一个滑动窗口对象，随后可以对该对象应用各种聚合函数，如 `sum()`、`mean()`、`std()` 等。 #### 基本语法 ```python DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) ``` - `window`：表示窗口的大小，可以是整数，也可以是表示时间的字符串。 - `min_periods`：表示窗口中需要的最小观察值数量，默认为 `None`。 - `center`：表示是否将窗口标签设置在窗口中央，默认为 `False`。 - `win_type`：表示窗口类型，默认为 `None`。 - `on`：如果数据框有索引列，可以指定使用哪个索引列进行滚动计算。 - `axis`：表示应用滚动的轴，默认为 0（按行）。 - `closed`：表示窗口的哪一端是封闭的，可选值为 'right'、'left'、'both' 或 'neither'，默认为 `None`。 #### 示例代码 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例 Series data = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('20230101', periods=10)) # 创建一个大小为 3 的滑动窗口，并计算窗口内的平均值 rolling_mean = data.rolling(window=3).mean() print(rolling_mean) ``` ### 应用场景 #### 时间序列分析 在时间序列数据中，滑动窗口可以用于平滑数据、计算移动平均值等。例如，在股票价格分析中，可以使用滑动窗口计算股票的移动平均线，以观察股票价格的趋势。 ```python import pandas as pd import yfinance as yf # 下载苹果公司的股票数据 apple = yf.download('AAPL', start='2023-01-01', end='2023-12-31') # 计算 20 天的移动平均线 apple['MA_20'] = apple['Close'].rolling(window=20).mean() print(apple[['Close', 'MA_20']]) ``` #### 信号处理 在信号处理中，滑动窗口可以用于过滤噪声、提取信号特征等。例如，在音频信号处理中，可以使用滑动窗口计算音频信号的能量。 #### 数据预处理 在数据预处理阶段，滑动窗口可以用于处理缺失值、异常值等。例如，可以使用滑动窗口的中位数来填充缺失值。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值的示例 Series data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5]) # 使用滑动窗口的中位数填充缺失值 filled_data = data.fillna(data.rolling(window=3, min_periods=1).median()) print(filled_data) ```
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