加速分组pandas数据帧内滚动平均值/std的计算可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
groupby
方法按照指定的列进行分组:grouped = df.groupby('Group')
def rolling_stats(x):
x['Rolling Mean'] = x['Value'].rolling(window=2).mean()
x['Rolling Std'] = x['Value'].rolling(window=2).std()
return x
apply
方法将自定义函数应用于每个分组:result = grouped.apply(rolling_stats)
print(result)
以上步骤中,我们首先导入了pandas
和numpy
库,然后创建了一个示例的数据帧df
。接下来,我们使用groupby
方法按照Group
列进行分组,得到一个分组对象grouped
。然后,我们定义了一个自定义函数rolling_stats
,该函数使用rolling
方法计算滚动平均值和滚动标准差,并将结果添加到原始数据帧中。最后,我们使用apply
方法将自定义函数应用于每个分组,并将结果存储在result
中。最后,我们打印出结果。
这种方法可以加速分组pandas数据帧内滚动平均值/std的计算,因为它利用了pandas的向量化操作和优化的算法。此外,pandas还提供了其他用于数据处理和分析的功能,如数据过滤、排序、聚合等。
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