【Python】:利用rolling和apply函数的向下取值

本文介绍如何在Python中结合使用rolling和apply函数对DataFrame数据进行滚动窗口操作,实现向下取值等统计分析任务。
import pandas as pd

def get_under_rolling(df,window,user,name):
    df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]
    return df

if __name__ == '__main__':
    df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
                   'b':[2,3,4,5,6]})
    # 把b列向下取值作为新的c列
    df = get_under_rolling(df, window=3, user='b',name='c')

原始df

在这里插入图片描述

新的df
在这里插入图片描述

Python中,可以通过使用pandas库的rollingapply函数来实现向下取值操作。例如,可以定义一个名为get_under_rolling函数来实现这个功能。该函数接收一个数据框df,一个窗口大小window,一个用户列名user一个新的列名name。在函数内部,使用iloc[::-1]将用户列的顺序反转,然后使用rolling函数进行向下取值,并使用apply函数将每个窗口的第一个元素作为新的列值。最后,再次使用iloc[::-1]将结果反转回来,然后将新的列添加到数据框中,并返回结果。通过调用get_under_rolling函数,可以实现将一个列的向下取值作为新的列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python 实现rollingapply函数向下取值操作](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38732912/12851256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Python】:利用rollingapply函数向下取值](https://blog.youkuaiyun.com/QuantCoder/article/details/121165040)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [基于Python实现FTP文件上传与下载操作(FTP&SFTP协议)](https://download.youkuaiyun.com/download/wjianwei666/88279227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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