【Python】:利用rolling和apply对DataFrame进行多列滚动,数据框滚动

Pandas DataFrame.mean() 方法深度解析:参数详解、性能优化与实战避坑指南 在数据分析与处理中,均值计算是理解数据集中趋势的基础操作。其核心原理是对数值型数据进行聚合,通过求和与计数的比值来表征数据的中心位置。这一基础统计方法在数据清洗、特征工程和业务洞察中具有重要技术价值,广泛应用于金融分析、用户行为研究和科学实验数据处理等场景。本文将聚焦于 Pandas 库中的 `DataFrame.mean()` 方法,深入探讨其 `axis`、`skipna`、`numeric_only` 等关键参数的行为差异,并结合**缺失值处理**和**混合数据类型**等常见数据挑战,提供高效、稳健的 阅读详情
# 设置一个初始数据框
df1 = [1,2,3,4,5]
df2 = [2,3,4,5,6]
df = pd.DataFrame({'a':list(df1),'b':list(df2)})
print(df)
    a  b
 0  1  2
 1  2  3
 2  3  4
 3  4  5
 4  5  6

下面是滚动函数

# 多列滚动函数
# handle对滚动的数据框进行处理
def handle(x,df,name,n):
    df = df[name].iloc[x:x+n,:]
    print(df)
    return 1
# group_rolling 进行滚动 
# n:滚动的行数
# df:目标数据框
# name:要滚动的列名
def group_rolling(n,df,name):
    df_roll = pd.DataFrame({'a':list(range(len(df)-n+1))})
    df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name,n),raw=True)

对初始数据框进行滚动
其中:
n=2,name=[‘a’,‘b’]

group_rolling(n=2,df=df,name=['a','b'])

每次滚动的结果如下:

   a  b
0  1  2
1  2  3

   a  b
1  2  3
2  3  4

   a  b
2  3  4
3  4  5

   a  b
3  4  5
4  5  6
第二篇:机器学习基础 Pandas:Series 与 DataFrame 与数据常见操作、列操作、统计函数、排序、shift、rolling、groupby、merge、去重、交叉&透视表、缺失值处理 0 本文学习来源: 参考文献1: https://www.cnblogs.com/weidu/p/9831807.html 1 为什么使用Pandas 1. 增强图表可读性 2. 便捷的数据处理能力 3. 读取文件方便 4. 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算 2 Pandas数据结构 1。Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 2。其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据 阅读详情

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