了解熊猫的滚动相关性
熊猫的滚动相关性是指熊猫在其栖息地内进行滚动行为的相关性。滚动是熊猫在地面上滚动身体的一种行为，通常是为了清洁毛发、调整体温或者玩耍。滚动行为在熊猫的社交交流中也起到一定的作用。
熊猫的滚动相关性可以分为以下几个方面：
- 清洁毛发：熊猫通过滚动来清洁身上的毛发，特别是在脱毛期间。滚动可以帮助熊猫摆脱掉落的毛发，同时还可以刺激毛发的生长。
- 调整体温：熊猫在滚动的过程中可以通过与地面的接触来调节体温。地面的温度可以传导到熊猫的身体上，帮助它们保持适宜的体温。
- 社交行为：滚动也是熊猫之间进行社交交流的一种方式。熊猫在滚动的过程中可以留下自己的气味，这对于标记领地或者吸引异性熊猫具有一定的作用。
- 玩耍和锻炼：滚动对于熊猫来说也是一种娱乐和锻炼的方式。熊猫可以通过滚动来消耗体力，增强肌肉力量，并且在滚动的过程中也可以获得一定的乐趣。
熊猫的滚动相关性在研究熊猫行为和保护熊猫栖息地方面具有重要意义。了解熊猫的滚动行为可以帮助我们更好地保护它们的生态环境，提供适宜的栖息条件。此外，滚动行为也是熊猫健康和幸福的体现，因此在保护熊猫的过程中应该重视和关注这一行为。
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相关·内容
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多柱熊猫的滚动相关性
、、、
我正在尝试计算，然后可视化180天窗口(本例中为3)中多列之间的滚动相关性。
我的数据是这样格式化的(在原始文件中有12列加上时间戳和数千行)：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Timestamp" : ['1993-11-01' ,'1993-11-02', '1993-11-03', '1993-11-04','1993-11-15'], "Austria" : [6.18 ,6
浏览 2提问于2020-11-13得票数 1
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这两个相关性有没有可能不同？
Pandas版本0.18.1
from pandas import Series
a = ['Arsenal', 'Leicester', 'Man City', 'Tottenham', 'Crystal Palace']
b = ['Arsenal', 'Leicester', 'Man City', 'Tottenham', 'Man United']
c = ['Arsenal',
浏览 0提问于2017-01-21得票数 1
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我正在从事个人项目(业余时间工作，我自己)，并想问是否有人可以提出一个简单的策略，以找到一个类似的数据，选择一个。
我有描述每日事件的数据，比如温度和湿度，每10分钟取样一次。我想得到一天的数据，并在其他的每日数据中找到一个最好的类似于我正在寻找的。
现在我知道这是一个很大的话题，最终可能会涉及到人工智能。我希望人们能向我指出一个简单的实施策略，比如最小的平方差异，或者分享方向、经验和/或链接。
如果你觉得我应该学习入门级人工智能，请告诉我。因为我是完全独处的，时间有限，所以我愿意在最后的结果上妥协，这对完成这件事是有害的。
浏览 2提问于2014-12-19得票数 0
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我有一个非常有趣的问题要问所有的SQL大师。
大家都知道，任何基于电子商务的购物车的主要需求之一是良好的搜索。
几天前，我了解了MySQL的全文搜索，我必须说它很有趣。
我想在搜索查询中向前走一步，并且需要为字段提供权重。这些权重将允许对搜索结果进行排序。
例如:产品表中有以下字段
productid
name
description
price
“‘name”和“description”字段是全文索引的。
对于任何搜索关键字，查询都应该同时查看两个字段:名称、描述。但是，与描述字段相比，name字段应该具有更大的权重。
如果你不太理解我的问题，那么下面的例子应该会有帮助。
producti
浏览 2提问于2011-08-08得票数 1
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具有固定效果的熊猫
、、、
我在Python2.7上使用Pandas。我有包含以下列的数据: State、Year、UnempRate、Wage
我正在教授一门关于如何使用Python进行研究的课程。作为我们项目的最终结果，我想对国家和年份固定影响的工资控制运行UnempRate回归。
我可以通过为州和年份创建虚拟对象来实现这一点：
ols(y=df['UnempRate'],x=df[FullDummyList])
有没有更简单的方法来做这件事？我尝试使用这里提到的PanelOLS方法：
但是我似乎找不到正确的语法，也找不到更多关于它的文档。
谢谢!
浏览 1提问于2015-03-16得票数 2
我对熊猫的滚动功能有点不满，我不太清楚我哪里出了问题。如果我模拟出两个测试系列的数字：
df_index = pd.date_range(start='1990-01-01', end ='2010-01-01', freq='D')
test_df = pd.DataFrame(index=df_index)
test_df['Series1'] = np.random.randn(len(df_index))
test_df['Series2'] = np.random.randn(len(df_index)
浏览 1提问于2018-07-06得票数 0
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我正在探索Azure数据工厂的计划和滚动触发器。
在这两种情况下，假设我选择了1小时的重复间隔，则管道每小时运行一次。
我们什么时候应该使用预定的和滚动的触发器？
浏览 2提问于2022-09-25得票数 0
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我正在做一个基本的相关性分析，但出于某种原因，熊猫corr()正在删除列，但不确定原因。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(len(data.columns))
print(len(data.corr().columns))
输出：
100
64
浏览 0提问于2019-10-30得票数 4
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我以图像的形式输入数据集，输出数据也是图像而不是被标记的数据。因此，它既不是分类问题，也不是回归问题。输入和输出干扰之间可能存在一定的相关性，我希望我的模型能够了解这种相关性。我正在努力寻找适当的方法来实现这一点。有人能帮忙吗？
浏览 0提问于2021-07-02得票数 1
2回答
嗨，想知道什么方法或使用什么来使一个卷轴查看器滚动它自己和顺利。
我使用计时器通过ScrollViewer.LineDown()让计时器事件上的滚动查看器滚动。唯一的问题是，这会使它在tick事件上逐行跳转。我基本上需要一些东西，滚动idk，说，每秒100px，直到它下降到底部或类似的东西。也许，每次我在谷歌上搜索时，都会找到同样的答案，而这些答案可能并不适用于我。因为制作"CanContentScroll=False“并不是我真正需要的。
浏览 2提问于2017-02-18得票数 1
1回答
创建相关熊猫系列
、、
如果您有一个包含两个国家在一年内的每日温度的两列数据，那么使用熊猫corr计算这些列的相关性是很容易的，例如：
Country A Country B
10 20
11 20
10 22
9 23
df.corr()
是否有一种方法，以某种方式产生一个熊猫系列的基础上，最初的列将有一个特定的相关性？换句话说，如果我只有一个国家的温度清单，我想生成第二个与第一个列表有0.8相关的列表，例如：
Country A Country B
10
11
10
9
浏览 3提问于2017-03-20得票数 2
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思考sphinx文档说，它会根据相关性自动对结果进行排序。它的相关性度量是什么？我们如何为系统定义我们自己的相关性度量？
例如:我有一个数据库，其中一个条目是Windows XP &它包含对Microsoft的引用。我也有一个微软自己的条目。因此，当我查询Microsoft时，我应该首先得到Microsoft的结果&然后是XP的结果。但是我首先得到了XP的结果&然后是微软的结果。
任何帮助都将不胜感激。:)
浏览 0提问于2010-06-02得票数 1
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高级描述熊猫
、、
是否有更高级的功能像熊猫的描述那样？一般情况下，我会继续说：
r = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns = ['A'])
r.describe()
我会得到一个很好的summary.Like --这个：
A
count 1000.000000
mean 0.010230
std 0.982562
min -2.775969
25% -0.664840
50% 0.015452
75% 0.694440
max 3.
浏览 4提问于2014-05-30得票数 8
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我有一个包含非数字列CatColumn的DataFrame df。
A B CatColumn
0 381.1396 7.343921 Medium
1 481.3268 6.786945 Medium
2 263.3766 7.628746 High
3 177.2400 5.225647 Medium-High
我希望将CatColumn包含在与数据帧中其他列的相关性分析中。我尝试过DataFrame.corr，但它在相关性分析中不包括具有标称值的列。
浏览 2提问于2017-12-20得票数 23
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我有一些传感器值的大型数据集，其中包括以一分钟为间隔采样的单个传感器值，如波形。总数据集跨度为几年。 我希望(使用python)输入/选择任意一组传感器数据(例如，包含600个值，因此对于10小时的数据)，并找到在这些数据集中出现大致相同形状的所有相似时间戳。 应该根据形状(相对差异)进行匹配，而不是根据实际值进行匹配，因为不同的偏差和环境使用不同的传感器。此外，我还希望在单个数据集中检索多个匹配项，以便进一步分析。 我一直在研究熊猫，但我现在卡住了……这里有导师吗？
浏览 8提问于2021-01-03得票数 1
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我试图绘制以下数据的图表：
当我使用df.groupby('Item').sum().plot()时，结果如下：
首先，它似乎没有显示所有107条记录，第二，我不知道如何在X轴上标注项目名称。有指针吗？
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
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我有以下代码：
$collection = Mage::getSingleton('catalogsearch/layer')->getProductCollection();
我试过了
$collection = Mage::getSingleton('catalogsearch/layer')->getProductCollection()->addAttributeToSort('relevance', 'desc')
但它不起作用。
有什么想法吗？
浏览 3提问于2012-02-10得票数 4
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无重叠的熊猫卷角
、、
我有几个系列的价格回报，我想以这样一种方式计算滚动N天相关性，即如果我的第一个相关矩阵属于2000-04-05 - 2000-06-04，那么下一个相关矩阵应该属于2000-06-05 - 2000-08-04。使用传统的df.rolling(window=window).corr(df，pairwise=True)将返回重叠日期。
我知道分割滚动方法的结果会给我想要的结果，但这意味着我们用时间来计算我不会使用的相关性，从而造成资源的浪费。
有什么建议吗？
更新：
以下是输入内容的示例：
更新2：
outputs for pd.show_versions()
INSTALLED VE
浏览 1提问于2018-06-20得票数 2
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我有如下数据：
df1 df2 df3 df4 df5
1 3 3 4 5
4 4 3 4 3
5 5 1 -2 1
9 7 3 0 -2
我想报告df1列与其他列(df2、df3、df4和df5)之间的密切关系。
输出应该如下所示：
df1 is strongly corelated to df2
df1 is not strongly corelated to df3
df1 is not strongly corelated to df4
df1 is strongly corelated to df5
浏览 5提问于2021-06-21得票数 0
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我有一个示例购物应用程序，我想创建搜索页面使用elasticsearch，当用户搜索特定的产品，例如" iphone“，然后显示所有iphone产品。但是，我想推广产品显示在搜索结果的顶部。这更像是推广产品，当我推广特定的产品时，它会显示在搜索结果的顶部。
elasticsearch如何做到这一点呢？
浏览 0提问于2018-06-13得票数 0
1回答
我有一个表，它的输入(sfm、fr和doc)都会影响输出(mmr和ra)。我如何才能找到输出的输入重要性？基本上，我希望能够在mmr和ra中有一个目标输出，并且对启动sfm、fr和doc的参数有一个很好的想法。有人对这种事有洞察力吗？下面是数据的样本。
sfm fr doc mmr ra
60 0.15 0.1 449.6 1.85
60 0.15 0.2 896.78 0.86
60 0.15 0.25 1116.34 1.28
60 0.2 0.1 593.46 1.42
60
浏览 0提问于2019-03-15得票数 1
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切片板系列
、、
我有一个简单的数据文件：
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,(20, 2)), columns=['col1','col2'])
>>> df['ind1'] = list('AAAAAABBBBCCCCCCCCCC')
>>> df.set_index(['ind1'], inplace=True)
>>> df
col1 col2
ind1
A
浏览 4提问于2016-10-17得票数 3
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我有一个包含不同dtypes的数据文件，如int、float、object、datatime等。我正在执行data cleaning，以列出或查找数据文件中的重复列名。重复标准如下：
相同的列名或
具有相同数据值的列
我试着使用transpose方法df.T.duplicated()来列出重复的列名，但对于大数据格式来说似乎比较慢。
我知道我们可以使用pivot、pivot_table或corr列出重复的列名。
有人能解释如何使用和解释它吗?或者有没有其他方法来做呢？
浏览 0提问于2023-05-21得票数 0
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我们最近从postgres 10.6迁移到postgres 11.7的每个人，我们的一些查询都面临一些性能问题，特别是这个特定的查询：
SELECT credits.ref
FROM credits
WHERE ((credits.contentRef = 'local-test-10:contents-episode-421254'
OR credits.contentRef = 'local-test-10:contents-show-156789'
OR credits.contentRef = 'local-tes
浏览 0提问于2020-08-25得票数 0
我使用For循环在熊猫中创建了一个dataframe。我无法计算同样的相关性。我的for循环如下所示：
for i in range(5):
df=web.DataReader(tickers[i], 'yahoo', startDate, endDate)['Adj Close']
monthly_df=df.resample('BM', how=lambda x: x[-1])
rets=monthly_df.pct_change()
rets = pd.Series(["{0:.2f}%".f
浏览 6提问于2017-05-04得票数 0
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我想用一个变量作为独立变量，多个附加变量作为因变量，然后把它转换成一个热图。
我在跟踪这些。
我的代码：
df_corr_interest = df[df.columns[0:11]].corr()['impact_action_yn'][:-1]
#set fig size
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,15))
#plot matrix
sns.heatmap(df_corr_interest, square=True,annot=True, annot_kws={'size':12},cmap="GnBu&#
浏览 0提问于2018-10-05得票数 1
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使用pandas分析生成报告。数据集的大小非常大，为了加快处理速度，我试图关闭相关性，所以我使用了另一篇文章中的check_correlations : ValueError: Config参数"check_correlation“不存在。这就是我使用这行代码时遇到的问题 a = prof.ProfileReport(df, title='Downloads', check_correlation=False) 它会生成这个问题 ValueError:配置参数"check_correlation“不存在。
浏览 26提问于2019-10-09得票数 9
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我必须计算我所计算的(name, score) list之间的Spearman相关性，如果按下降的分数排序的话。
您可以假设没有约束级别，这意味着可以使用Spearman计算的更简单形式。
我可以不使用scipy来计算吗？我尝试过使用scipy.stats模块，但什么也没有发生。我也不介意使用scipy。
import scipy.stats
x=[['x',0.212],['a', 0.324],['s', -2.432], ['b',0.2342],['x', -3.232]]
def spearman(
浏览 0提问于2019-04-15得票数 0
2回答
熊猫:多个滚动期
、、
我想得到多个滚动周期的手段和std的几个栏目同时。
这是我用于滚动(5)的代码：
def add_mean_std_cols(df):
res = df.rolling(5).agg(['mean','std'])
res.columns = res.columns.map('_'.join)
cols = np.concatenate(list(zip(df.columns, res.columns[0::2], res.columns[1::2])))
final = res.join(df).loc[:
浏览 3提问于2017-09-10得票数 1
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相关统计
、
天真的问题：
在附加的快照中，我试图找出当应用于实际值时的相关性概念，以及对这些实际值执行的计算，并创建新的数据流。
在示例中，
列A、B、C、D、E具有非常不同的相关性，但当我对相同列进行滚动求和得到G、H、I、J、K时，相关性非常相同(负或正)。
这些是不同类型的相关性，还是我错过了什么。
提前感谢！！
浏览 11提问于2017-02-23得票数 1
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我可以调用通过熊猫系列中的字符串变量定义的任意方法。我这样做是这样的：
import pandas as pd
method_name = 'mean'
pd.Series([1, 2, 3]).__getattr__(method_name)()
现在我也想对一个滚动的熊猫系列做同样的事情，我会这样做：
import pandas as pd
method_name = 'mean'
pd.Series([1, 2, 3]).rolling(window=1).__getattr__(method_name)()
在执行此操作时，我会得到以下错误：
Att
浏览 1提问于2021-11-21得票数 1
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我对Python还是个新手。我有一列数据x和另一列数据y(它们都是浮点型的)。我将它们都保存为列表a和b。
我想绘制相关性，以及a和b的10行之间的标准差。因此，本质上，我想绘制：
|
|
x | corr(x,y), stdev(x,y)
|
|
|_________
y
有人能告诉我如何在Python中做到这一点吗？
浏览 3提问于2013-03-21得票数 0
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有没有什么API/方法可以获得两个NUMA节点之间的“距离”(文献中称为“跳数”)？我想实现一个利用这一点的内存分配系统(重用最近节点的内存，因为访问速度更快)。
Windows似乎没有这样的功能...而libnuma (在Linux下)似乎也没有。有没有办法获得这些信息(即使是像‘cpuid’这样的东西)？
浏览 2提问于2010-01-11得票数 5
1回答
geneid fdr_new fdr_old
gene1 4.66E-05 1.45E-05
gene2 0.059650791 0.043799129
gene3 0.04405402 0.061581326
gene4 0.032286852 0.088522898
gene5 0.025672937 0.004911527
gene6 0.001094006 0.000229285
gene7 0.098444488 0.002132802
gene8 0.006079767 0.000230392
gene9 0.000117813
浏览 0提问于2017-05-30得票数 2
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大熊猫数据帧中行间相关性的计算
、、、、
我有很大的数据帧，我需要高效地计算数据帧行和给定值列表之间的相关性。例如：
dfa= DataFrame(np.zeros((1,4)) ,columns=['a','b','c','d'])
dfa.ix[0] = [2,6,8,12]
a b c d
2.0 6.0 8.0 12.0
dfb= DataFrame([[2,6,8,12],[1,3,4,6],[-1,-3,-4,-6]], columns=['a','b','c','d'])
a
浏览 1提问于2017-11-02得票数 7
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现在，我关心的是在一个单独的html文件中为每个容器定义meta标签的任何方式或方法。我会更详细地解释。
我们创建了网站，它是字面上由一个单一的页面(所有子页面都在这个长长的滚动页面)。因此，当您浏览左侧菜单中的链接时，第一页将向下滚动到第二页，依此类推……
但是，如果我们考虑到SEO优化这一网页资源，单页面网站必须把一个页面的网站变成一个多页面的网站。那么，我的问题是，我们应该如何在单个html中为每个容器(子页面)定义meta标记？
具有相同内容的网站示例(一个很长的滚动页面，里面有所有的子页面)：
希望任何人都能以某种方式帮助这个问题，并建议好的选择。提前谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 1
1回答
我直接从tkinter文档中获取了一个，并将类型为AutoScrollbar的两个对象替换为Scrollbar，将Button替换为Entry。
手头的问题是，如果我滚动得足够快，Entry文本就会变得模糊，因为条目呈现得不够快。
有没有一种技术，其中Canvas的Frame中的所有元素都是预先呈现的，而查看窗口只是滑动和缩放？或者渲染时间在tkinter中是不可避免的
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
我正在建立一个简单的网站，其中将包含一些静态文件，我想启用目录浏览，加上这个网站应该是可供大家使用的。
每当我启用directory浏览时，它都会创建一个web.config文件(我不想要它)。现在我可以浏览这个网站了。到目前为止还好。
我共享文件夹允许访问a组，现在这个站点停止工作and抛出500个错误。
服务器是windows 2008 R2，IIS7.5
浏览 0提问于2010-08-19得票数 1
2回答
熊猫展宽/滚动窗口的p值相关计算
、、、、
假设我有一个DataFrame，在此上我要计算两列之间的滚动或扩展Pearson相关性。
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as st
df = pd.DataFrame({'x': np.random.rand(10000), 'y': np.random.rand(10000)})
有了内置的pandas功能，计算起来非常快
expanding_corr = df['x'].expanding(50).corr(df['y'])
rollin
浏览 0提问于2019-06-24得票数 15
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3回答
我有以下数据：
A B
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
我想计算一下协方差
a = df.iloc[:,0].values
b = df.iloc[:,1].values
将numpy用于cov，如下所示：
numpy.cov(a,b)
我得到：
array([[ 1.66666667, 1.66666667],
[ 1.66666667, 1.66666667]])
对角线元素不应该是1吗？如何将对角线元素设置为1？
浏览 6提问于2017-11-22得票数 3
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我有一个程序，它不断地改变变量的值，我愿意找出在这样的过程中产生的最高值是什么。下面我发布了一段简单的代码，可以让您更好地了解我想要实现的目标。我打算将maxGen变量设置为滚动的数字，如果滚动的数字大于maxGen，但我认为这不是一种有效的编码方法。
looped = 0
numbergen = 0
while looped > 3: #how many times a number's supposed to be re-generated
x = randint(1,1001)
print(x)
looped = looped + 1
浏览 1提问于2016-03-07得票数 0
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我遇到了熊猫滚动关联的奇怪行为。在下面的代码片段中，我假设v1 == v2是真的，但事实证明并非如此。这导致了滚动相关中的inf (c1与c2，其中c2是好的，但在我看来c1是“错误的”)：
import pandas as pd
a = pd.Series([1e5, 0, 0, 0, 0])
b = pd.Series([9.45] * 5)
c1 = a.rolling(5).corr(b).iloc[4]
c2 = a.corr(b)
v1 = a.rolling(5).cov(b).iloc[4]
v2 = a.cov(b)
我在多台机器上测试了它，abs(v1)是O(1e-11)，
浏览 3提问于2018-11-30得票数 2
1回答
在JList单元格内换行不起作用
、、、、
我使用JList包装一些显示给用户的变量只读文本。每行文本在基于JTextArea的列表单元格中呈现，即
public class InfoTextCellRenderer extends JTextArea implements ListCellRenderer
该渲染器由列表使用：
textList.setCellRenderer(new InfoTextCellRenderer());
JList嵌入在JScrollPane中。
我之所以这样做，是因为这里的典型使用模式是使用箭头键，而不是鼠标。这允许突出显示当前单元格，使用户可以清楚地看到正在发生的事情。以前的实现使用单个JTextAr
浏览 73提问于2013-07-04得票数 1
我有一个correlation matrix，它是一个pandas数据文件，如下所示：
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'vars': ['col_a', 'col_b', 'col_c', 'col_d'],
'col_a': [1, 0.9, 0.04, 0.03],
'col_b': [0.9,1,0.05,0.03],
浏览 6提问于2021-09-08得票数 1
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大范畴变量数据集的预处理
、、、、
我试图找出这个问题的基本答案，但堆栈溢出似乎没有一个是最合适的。
我有一个40列和55,000行的数据集。这些列中只有8列是数字的。其余的32个是绝对的，每个字符串都有值。
现在，我希望对预测模型进行探索性数据分析，并且需要删除某些不相关的列，这些列与目标没有很高的相关性(变量用于预测)。但是，既然这32个变量都是绝对的，我能做些什么来了解它们与目标变量的相关性呢？
我想尝试的是：
LabelEncoding所有32列然后通过PCA运行一个维度缩减，然后创建一个预测模型。(如果我这样做，那么如何通过删除具有低corr()和目标的无关列来清理数据？)
一个热编码所有32列，并直接运行一个
浏览 0提问于2019-09-04得票数 0
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1回答
熊猫滚滚舞
、、
我试着用滚动的方式计算ewma，就像滚动平均值，std等等.下面的代码不起作用，我不知道问题是什么。
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 5))
pd.rolling_apply(arg=a[0],
func=lambda x: pd.ewma(x, span=10),
window=10)
TypeError:只有size-1数组可以转换为Python标量。
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
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异常值的准确预测
、、、
我正在处理与血压计算(回归问题)相关的医疗数据。我目前拥有的数据集缺乏收缩期和舒张期bp.The算法的极值数字，我目前使用的是神经网络和XGBoost，这两个算法都将极值作为异常值，并对异常值的预测给出很高的MAEs。有没有一种方法可以调整算法或数据集，以便算法可以对“异常值”值进行合理的预测？我听说因变量的对数尺度变换可以作为一种解决方案，对吗？还有别的办法吗？
先谢谢你，阿尔琼
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
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我已经使用标准分析器索引文档。
foo 1 bar
foo 2 bar
foo 3 bar
以此类推。
当我进行类似于"asdf foo 1 bar 2“的mach查询时，foo 2 bar的得分高于foo 1 bar，尽管查询字符串中包含短语"foo 1 bar”。
我如何构造我的查询，以便它考虑到词序？主要问题是查询字符串可能包含比文档更多的单词。
浏览 1提问于2019-01-09得票数 3
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1回答
滚窗熊猫
、
我需要从我的时间序列中创建一个数据集，其中包含由滚动的重叠窗口组成的样本。也就是说，以特定的窗口大小和特定的步长拆分我的数据帧。
如何使用Pandas做到这一点？我看到有一个滚动窗口，但它用于对窗口中的值执行一些聚合(例如，计算滚动平均值)。我只对隔离这些重叠的窗口感兴趣。该怎么做呢？
因此输出将是数据帧，如下所示：
1, a
2, b
3, c
4, d
5, e
6, f
7, g
对于窗口大小3和步骤2，输出将是：
1, a
2, b
3, c
3, c
4, d
5, e
5, e
6, f
7, g
为了清楚起见，我知道如何为此编写一个函数，只是想检查一下Pandas中是否已经有
浏览 6提问于2016-11-16得票数 2
嘿，我有点不舒服，需要一点指导。我想要计算向量(或带有1列的df )与数据帧的每一行之间的相关性。
为了更好的理解，我制作了一个图形：!()
所有行都有一个日期，并适合于其他数据格式的唯一as.Date。因为我想在12个月的滚动窗口中计算它，所以我运行：
df1 <- read.zoo(df1)
df2 <- read.zoo(df2)
new_df <- rollapplyr(??????????, 12, function(x) cor(x[, 1], x[, 2]), by.column = TRUE, fill = NA)
new_df <- fortify.z
浏览 0提问于2019-09-06得票数 0
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