Python量化交易|pd.expanding() VS pd.rolling() 时间窗口函数区别图解

最新推荐文章于 2025-06-23 19:40:28 发布
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分类专栏： # 小白学量化交易 文章标签： rolling() expanding() pandas 量化交易 时间函数
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pd.DataFrame.expanding(min_periods=1, center=False, axis=0
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【Pandas | 05】窗口函数「rolling，expanding」
AwesomeTang
05-03 1409
前言 Pandas中的窗口函数应用—— .rolling()和.expanding()。 .rolling() .rolling()表示相邻的N个数据项为一个窗口，可以进一步对窗口内的数据做聚合运算。 示例数据 ser = pd.Series([1,2,3,None,4,None,6]) print(ser) """ 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 5 NaN 6 6.0 dtype: float64 """ .rolling()
python 利用pandas.Series.ewm 计算ma 和kdj
qq2501的专栏
06-14 2972
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import requests import json import numpy as np import datetime api_url = "https://www.okex.me/v2/spot/instruments/ltc-usdt/candles?granularity=86400&size=1000&t=1592091928445" .
基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解
09-16
主要介绍了基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python | pandas | 移动窗口函数rolling
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求知：数据科学家之路
08-08 10万+
超级好用的移动窗口函数 最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量函数pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None
Python rolling计算“1”在过去3行中出现的次数
最新发布
weixin_40203719的博客
06-23 166
【代码】Python 计算“1”在过去3行中出现的次数。
python方差的计算公式_基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解...
weixin_39653622的博客
11-24 657
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 12 11:23:46 2018@author: henbile"""#计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数，也可以使用pandas包里面的滚动函数。#但是两个函数对于分母的选择，就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的。#另一个差异在于...
pd.expanding()时间序列中min_periods到底怎么理解
漫步量化
03-14 4847
DataFrame.expanding(min_periods=1, center=False, axis=0) return 的是a Window sub-classed for the particular operation 参数min_periods : int, default 1 意思是：Minimum number of observations in window require...
【Python】移动窗口rolling的概念
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
09-02 7670
pandas ---- 移动窗口rolling的概念 概念: ​​为了提升数据的准确性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。移动窗口就是窗口向一端滑行，默认是从右往左，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行。 上图是10天作为窗口大小，蓝色线条是滑动窗口的均值，红色线条是原始的数据 import pandas as pd s = [1,2,3,5,6,10,12
pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解
09-17
在Python的Pandas库中，`read_csv`、`rolling`和`expanding`是三个非常重要的函数，分别用于读取CSV文件、处理滑动窗口统计和计算累计扩展统计。 `read_csv`函数用于从CSV文件中加载数据到DataFrame对象。它的主要...
python量化交易pandas中的用途
jiawnxiejiawn的博客
05-06 822
Pandas 提供了一些方法来支持数据可视化和交互式应用，例如 plot()、bar()、scatter()、hist()、boxplot()、heatmap()、dashboards 等。Pandas 提供了一些方法来支持数据可视化和报表生成，例如 plot()、hist()、boxplot()、scatter_matrix()、to_excel() 等。Pandas 提供了一些方法来支持数据转换和归一化，例如 apply()、map()、replace()、fillna()、dropna() 等。
Pandas滑动窗口函数rolling()的使用方法（入门够用）
嵌入式技术与人工智能
09-08 8627
pandas中的rolling函数，这个函数可以被Series对象调用，也可以被DataFrame对象调用，这个函数主要是用来做移动计算的。 在时间序列中，还有另外一个比较重要的概念—滑动窗口。滑动窗口指的是根据指定的单位长度来框住时间序列，从而计算框内的统计指标。相当于一个长度指定的滑块在刻度尺上面滑动，每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。
基于pandas中expand的作用详解
12-23
expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型 下面代码中的ｎ表示去掉下划线”_”的数量 代码如下： import numpy as np import pandas as pd s2 = pd.Series(['a_b_c_f_j', 'c_d_e_f_h', np.nan, 'f_g_h_x_g']) print("-----------------------------------") print(s2.str.split('_')) print("-----------------------------------") print(s2.str.split('
Python 将 tuples 作为参数依序传入函数 (Expanding tuples into arguments)
norsd的专栏
05-07 1412
myfun(*tuple) does exactly what you request.reference: http://stackoverflow.com/questions/1993727/expanding-tuples-into-arguments
python2G expanding 的用法， 最大回撤
HaileeRPIJNU的博客
12-05 1099
python 之 expanding 的用法， 最大回撤
pandas中时间窗函数rolling的使用
但行好事，莫问前程。
12-20 7万+
在建模过程中，我们常常需要需要对有时间关系的数据进行整理。比如我们想要得到某一时刻过去30分钟的销量（产量，速度，消耗量等），传统方法复杂消耗资源较多，pandas提供的rolling使用简单，速度较快。函数原型和参数说明DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=Non
【Python】 利用expanding函数计算时间序列dataframe的历史分位数
xindehouhuayuan的博客
03-27 337
expanding和rolling函数是两个常用的窗口期取数工具，rolling一般是固定窗口期滚动，而expanding是从第一个数到当前数的浮动窗口期，expanding更适合作为历史分位数的窗口期。历史分位数可以视作一种数据标准化的方法，例如期货不同品种的价格数据同一时间点不可比其绝对值的相对高低，但若对其求历史分位数，可以横向对比不同品种是高估还是低估。对单个固定数组取分位数比较简单，可以直接quantile函数计算，但对时间序列数组来讲，若想滚动取每个时间戳上的数的历史分位数相对需要计算的更多。
Python pandas.DataFrame.expanding函数方法的使用
weixin_42098295的博客
06-29 1537
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.expanding方法的使用。 原文地址：Python pandas.DataFrame.expanding函数方法的使用 ...
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