本文将介绍两种常见的条件语句：if语句和switch语句，并对它们在适用范围、条件判断方式、条件的数量和类型、执行流程以及默认处理等方面进行比较和应用的讲解。...它们在语法结构和用法上有一些区别，主要体现在以下几个方面： 适用范围： if语句适用于对条件进行灵活的判断和处理，可以处理复杂的条件逻辑。...switch语句适用于根据不同的离散值进行判断，一般用于对某个变量的不同取值进行处理。 条件判断方式： if语句通过使用布尔表达式作为判断条件，根据条件的真假来决定执行哪个代码块。...if (condition) { // 执行代码块1 } else { // 执行代码块2 } switch语句通过比较表达式的值与多个case标签的值，找到匹配的case标签，并执行与之关联的代码块...if (condition1 && condition2) { // 执行代码块 } switch语句用于处理离散的条件，其条件只能是一个变量或表达式的值，而且只能与离散的常量或枚举类型的值进行比较
使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
在滚动窗口中，pandas 在特定时间段表示的数据窗口上计算统计信息。 然后，该窗口将沿某个间隔滚动，只要该窗口适合时间序列的日期，就将在每个窗口上连续计算统计信息。...为了演示，在本章前面创建的随机游走的第一分钟，我们将使用窗口 5 计算滚动平均值。...与滚动窗口相比，扩展窗口平均值将更稳定（响应性更差），因为随着窗口大小的增加，下一个值的影响将减小： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Zr5UVzkq-1681365731695...滚动窗口越大，图形将越平滑且随机性越小，但是会牺牲准确性。 以下示例使用每日收盘价计算 30 天和 90 天期间MSFT的滚动平均值。...通常，将一只股票的波动率与另一只股票的波动率进行比较，以获得可能风险较小的感觉，或者将一个市场指数与股票的波动率与整个市场进行比较，这是很常见的。 通常，波动性越高，对该股票进行投资的风险就越大。
一、计算滚动平均 使用时间序列数据时，为观察值计算滚动平均值或附加历史值可能会有所帮助。假设我想获取一家公司每天售出的小部件数量。...二、自连接附加历史数据 现在，如果我想附加4/25 / 21–5 / 1/21这一周的7天滚动平均值，可以通过将表连接到自身上并利用在SUM（）函数。...在下面的示例中，如果表B的值在表A上当前观察日期的前7天之内，我们可以将这些销售量相加并除以7，以获得表A的每一行的每周滚动平均值： select a.date , a.total_widgets_sold...，其7天平均值处于滚动状态： ?...将表联接到自身上是一种非常灵活的方式，可以向数据集添加汇总列和计算列。 分组功能（例如SUM（）和COUNT（）与CASE（）语句）的创造性使用为功能工程，分析报告和各种其他用例带来了巨大的机会。
支持 4 种类型的窗口操作： 滚动窗口：对值进行通用固定或可变滑动窗口。...操作与窗口操作链接在一起，该操作将首先按指定键对数据进行分组，然后对每个组执行窗口操作。...这些关键字参数将应用于*传递的函数*（如果是标准的 Python 函数）和对每个窗口进行的应用循环。 版本 1.3.0 中的新功能。...## 概述 pandas 支持 4 种类型的窗口操作： 滚动窗口：对数值进行通用的固定或可变滑动窗口。 加权窗口：由scipy.signal库提供的加权、非矩形窗口。...可以将偏移与Series或DatetimeIndex一起使用，以将偏移应用于每个元素。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...如果想要处理已有的实际数据，可以从使用pandas read_csv将文件读入数据帧开始，但是我们将从处理生成的数据开始。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。...时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。...以下是一些通常用于从时间序列中去除噪声的方法： 滚动平均值 滚动平均值是先前观察窗口的平均值，其中窗口是来自时间序列数据的一系列值。为每个有序窗口计算平均值。...让我们在谷歌股票价格上应用滚动平均值： rolling_google = google_stock_price['Open'].rolling(20).mean() plt.plot(google_stock_price...通过测量数据点到其最近质心的距离来区分异常。如果距离大于某个阈值，则将该数据点标记为异常。K-Means 算法使用欧几里得距离进行比较。
在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。...以下是一些通常用于从时间序列中去除噪声的方法： 滚动平均值 滚动平均值是先前观察窗口的平均值，其中窗口是来自时间序列数据的一系列值。为每个有序窗口计算平均值。...让我们在谷歌股票价格上应用滚动平均值： rolling_google = google_stock_price['Open'].rolling(20).mean() plt.plot(google_stock_price...通过测量数据点到其最近质心的距离来区分异常。如果距离大于某个阈值，则将该数据点标记为异常。K-Means 算法使用欧几里得距离进行比较。...因为我们处理的是一组有序的观察结果，所以时间序列插补与传统插补技术不同。此外，还将一些噪声去除技术应用于谷歌股票价格数据集，最后讨论了一些时间序列的异常值检测方法。
移动时间序列数据 时间序列数据分析可能需要移数据点进行比较。移位函数可以移位数据。 A.shift(10, freq='M') 17....3天时间内的平均值。...滚动意味着创建一个具有指定大小的滚动窗口，并对该窗口中的数据执行计算，当然，该窗口将滚动数据。下图解释了滚动的概念。 值得注意的是，计算开始时整个窗口都在数据中。...换句话说，如果窗口的大小为3，那么第一次合并将在第三行进行。 让我们为我们的数据应用一个3天的滚动窗口。...S.rolling(3).mean()[:10] 结论 我们已经全面介绍了用Pandas进行时间序列分析。值得注意的是，Pandas提供了更多的时间序列分析。 感谢您的阅读。
滚动窗口 滚动窗口统计是第三种 Pandas 时间序列相关的普遍操作。...在该滚动窗口视图上可以进行一系列的聚合操作。...例如，下面是对谷歌股票价格在 365 个记录中居中求平均值和标准差的结果： rolling = goog.rolling(365, center=True) # 对365个交易日的收市价进行滚动窗口居中...还有一个很方便的聚合操作就是滚动平均值，使用pd.rolling_mean()函数。...下面我们进行 30 天的滚动平均，窗口居中进行统计： daily = data.resample('D').sum() daily.rolling(30, center=True).sum().plot
这是通过在历史数据中选择截止(cutoff)点来完成的，并且对于每个截止点，只使用该截止点之前的数据来拟合模型。然后我们可以将预测值与实际值进行比较。...在Python中，initial，period和horizon应当采用Pandas Timedelta格式的字符串，接受天或比这个时间更短的单位。...这些是在df_cv按预测范围horizon（ds减cutoff）排序后的预测滚动窗口上计算的。默认情况下，每个窗口中都会包含10％的预测，但可以使用rolling_window参数进行更改。...下图的点表示df_cv为每个预测的绝对百分比误差。蓝线显示MAPE，其中平均值取自点的滚动窗口。...可以使用可选参数rolling_window更改图中滚动窗口的大小，该参数指定在每个滚动窗口中使用的预测比例。
这是通过在历史数据中选择截止(cutoff)点来完成的，并且对于每个截止点，只使用该截止点之前的数据来拟合模型。然后我们可以将预测值与实际值进行比较。...这些是在df_cv按预测范围horizon（ds减cutoff）排序后的预测滚动窗口上计算的。默认情况下，每个窗口中都会包含10％的预测，但可以使用rolling_window参数进行更改。...下图的点表示df_cv为每个预测的绝对百分比误差。蓝线显示MAPE，其中平均值取自点的滚动窗口。...plot_cross_validation_metric fig = plot_cross_validation_metric(df_cv, metric='mape') 可以使用可选参数rolling_window更改图中滚动窗口的大小...，该参数指定在每个滚动窗口中使用的预测比例。
收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库，对于结构化的业务数据，它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。...图片数据分析与处理的完整知识技能，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...# Resample by month end datedf.resample(rule= 'M').mean()按月取平均值后，将索引设置为每月结束日期，结果如下。...对第2个点，它对数据集的前2行计算平均：$(6787 + 4325)/2 = 5556$。图片滚动平均值非常适合表征趋势，滑动窗口越大，得到的结果曲线越平滑，最常用的是7天平均。...shift：字段上下平移数据以进行比较或计算。rolling：创建滑动平均值，查看趋势。
直观地说，我们可以这样认为，如果一个时间序列随着时间产生特定的行为，就有很高的可能性认为它在未来的行为是一样的。同时，根据稳定序列得出的理论是更加成熟的， 也是更容易实现与非稳定序列的比较。...这里有很多方法,最常用的有: 聚合-取一段时间的平均值（月/周平均值） 平滑-取滚动平均数 多项式回归分析-适合的回归模型 我在这儿讨论将平滑,你也应该尝试其他可以解决的问题的技术。...我们可以采用过去一年的平均数，即过去12个月的平均数。关于确定滚动数据，pandas有特定的功能定义。...如：如果P等于5，那么预测x（t）将是x（t-1）。。。（t-5）。 移动平均数(MA)的条件(q):MA条件是预测方程的滞后预测错误。如：如果q等于5，预测x（t）将是e（t-1）。。。...最后一步是将指数与原序列比较。
为此我们构造样例数据集，我们假设一共有5个不同的组，每组都由1000天的观测，包含自变量x与因变量y。此外，我们假设窗口期 n = 100 天。 图：样例数据集 ?...解 题思路 解决的思路并不复杂，假设我们现在要处理的是第t行，自变量和因变量分别是x和y，滚动窗口是n天，那么我们只要能够取到x[t-n, t]以及y[t-n,t]两个向量，把他放到lm函数中就可以进行回归得到结果...需要注意的是我们需要遍历每一个符合条件的t，以及需要把最终结果输出成一个漂亮的数据集。 步 骤分解 大猫先把代码放上来： # 设定滚动窗口期，这里为100天 n <- 100 # 计算滚动回归！...此处每个id有n = 1000天观测，由于窗口期为100天，因此最终每个id会有1000 - 100 = 900个回归结果 keyby语句将原数据集按照id进行分组，具体作用可以看上期的《一行代码搞定分组回归...其实要完成滚动回归并不止这一种方法，stackoverflow上有很多相关的帖子，但是大猫在比较几种方法之后，发现自己写的这个版本是代码最短、最容易理解、并且效率最高的！
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame，而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配，难以进行后续分析。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。...基线模型 读取数据 我们将使用从智能浮标收集的多元时间序列作为本文的数据集 [1]。 这个浮标位于爱尔兰海岸。 它捕获了 9 个与海洋条件相关的变量。 其中包括海水温度、波浪高度和海水流速等。...滚动二元变换，然后单变量统计。这将一对变量转换为一个变量，并对该变量进行统计。例如，计算元素相互关系，然后取其平均值。有许多二元转换的方法。例如，百分比差异、相互关联或成对变量之间的线性卷积。...通过第一步操作后，用平均值或标准偏差等统计数据对这些转换进行汇总。...如果我们目标是将一组时间序列聚类，那么这可能是很有用。用特征提取总结每个时间序列。然后对得到的特征应用聚类算法。
以下是一些常见的时间序列特征工程技术： 滚动统计量：计算时间窗口内的统计量，如平均值、中位数、标准偏差、最小值和最大值。这些统计量可以捕捉到时间序列在不同时间段的行为变化。...差分和季节差分：计算时间序列的一阶差分（即当前值与前一个值的差）或季节性差分（如当前值与前一年同一天的值的差）来帮助去除趋势和季节性影响。...窗口函数：使用滑动窗口操作，如滑动平均或指数平滑，以平滑时间序列并减少噪声。 本文将通过使用feature-engine来简化这些特征的提取，首先我们看看数据。...由于上面没有定义汇总函数，所以默认情况下取平均值作为窗口函数。...通过集成滚动窗口统计、自动填充缺失值、编码分类变量等功能，feature-engine 不仅优化了数据预处理流程，还使得特征工程更加直观和易于管理。
滚动平均值也称为移动平均值。移动平均线有助于平滑具有大量波动的数据，并帮助更好地了解数据的长期趋势。 使用移动平均线，可以定义一段时间，想要取平均值称为窗口。...将移动平均窗口定义为100.定义100，因为希望在数据中看到长期移动平均线。 数学： 移动平均线的工作方式是将连续100天的价格相加并除以100得到均值。然后将窗口向右移动一个。...考虑滚动意义的另一种方法是将其视为100个价格的数组。将所有元素相加并除以100得到平均值。然后删除元素，a[0]将另一个价格附加到数组的末尾。...给定一个因变量（x）的最佳拟合线，可以预测自变量（y）。 线性回归的目标是找到最适合数据的线，这将导致预测的y与给出的已知y值接近。...因此，给神经网络一个X_test数组，其中每个索引包含36天的收盘价格。y_test是36天价格的价值。 然后，将原始y值存储在org_y变量中。将绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。
：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
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