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图解pandas窗口函数rolling

公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~图解pandas窗口函数rolling在我们处理数据,尤其是和时间相关数据中,经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关概念...今天给大家介绍一个pandas中常用来处理滑动窗口函数:rolling。这个函数极其重要,希望你花时间看完文章和整个图解过程。...本文关键词:pandas、滑动窗口、移动平均、rolling模拟数据首先导入两个常用包,用于模拟数据:In 1:import numpy as npimport pandas as pd模拟一份简单数据...offset类型是专门针对时间类型center: 把窗口标签设置为居中。布尔类型,默认False,向右对齐。win_type:窗口类型。截取窗各种函数。字符串类型,默认为None。.../window.htmlhttps://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html使用一般在使用了移动窗口函数rolling

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pandas窗口处理函数

pandas中,提供了一系列按照窗口来处理序列函数。...首先是窗口大小固定处理方式,对应以rolling开头函数,基本用法如下 >>> s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 4]) >>> s.rolling(window=2)....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口大小,在rolling系列函数中,窗口计算规则并不是常规向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列中不存在这个元素,所以该窗口有效数值就是1。...,pandas还提供了一种窗口大小可变处理方式,对应expanding函数,基本用法如下 >>> s 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 dtype: float64 >>>

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SQL、Pandas、Spark:窗口函数3种实现

03 Pandas实现 Pandas作为Python数据分析与处理主力工具,自然也是支持窗口函数,而且花样只会比SQL更多。...A3:如果说前两个需求用Pandas实现都没有很好体现窗口函数的话,那么这个需求可能才更贴近Pandas窗口函数标准用法——那就是用关键字rolling。...至于SQL中窗口函数另外两个关键字partition和order则仍然需要借助Pandassort_values和gropupby来实现。...总体来看,SQL和Spark实现窗口函数方式和语法更为接近,而Pandas虽然拥有丰富API,但对于具体窗口函数功能实现上却不尽统一,而需灵活调用相应函数。...第I部分“数据约简”首先讨论数据约简和数据映射等概念,然后讲述关联统计、可扩展算法和分布式计算等基础知识。

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python numpy实现rolling滚动案例

相比较pandas,numpy并没有很直接rolling方法,但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。 这是通过添加一个与窗口大小相同额外尺寸和适当步幅来实现。...中滚动窗口rolling函数扩展窗口expanding函数 在数据分析时,特别是在分析时间序列数据时,常会需要对一个序列进行固定长度窗口滚动计算和分析,比如计算移动均线。...只要是需要根据一个时序得到一个新时序,就往往需要进行窗口滚动。在pandas中,DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口函数,叫做rolling()。...进行rolling,要注意是,当指定on参数时,指定列必须是时间序列,不然rolling函数就会失效。...window对象或rolling子类,可以通过调用该对象mean(),sum(),std(),count()等函数计算返回窗口值,还可以通过该对象apply(func)函数,通过自定义函数计算窗口特定

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Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

种方法是对数据进行分组,并使用调用fillna函数在每个数据块上使用apply。...我将这些称为移动窗口函数,尽管它们包括没有固定长度窗口函数,比如指数加权移动平均。与其他统计函数一样,这些函数也会自动排除缺失数据。...扩展均值从与滚动窗口相同时间窗口开始,并增加窗口大小,直到包含整个系列。...std250时间序列上扩展窗口均值如下所示: In [259]: expanding_mean = std250.expanding().mean() 在 DataFrame 上调用移动窗口函数会将转换应用于每一列...[280]: corr.plot() 图 11.9:与标普 500 六个月回报相关性 用户定义移动窗口函数 rolling和相关方法上apply方法提供了一种方法,可以在移动窗口上应用自己创建数组函数

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干货 | 20个教程,掌握时间序列特征分析(附代码)

首先我们来看 panda 包里面的 read_csv() 函数,它可以将时间序列数据集(关于澳大利亚药物销售 csv 文件)读取为 pandas 数据框。...另一种方法是将序列分解成两个或多个连续部分,并求其统计值,如平均值、方差和自相关系数。如果这些统计值间差异很大,那么该序列大概率不是平稳序列。...对时间序列去季节性同样有多种方法,如下: 把特定长度移动平均值作为季节窗口。 对序列做季节性差分(用当前值减去上个季度值)。 用当前序列除以由 STL 分解得到季节指数。...现讨论以下几种方法: 取移动平均线 做 LOESS 平滑(局部回归) 做 LOWESS 平滑(局部加权回归) 移动平均是指对一个滚动窗口计算其平均值,该窗口宽度固定不变。...但你必须谨慎选择窗口宽度,因为窗口过宽会导致序列平滑过度。例如,如果窗口宽度等于季节长度,就会消除掉季节因素作用。

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Pandas字符串操作种方法速度测试

由于LLM发展, 很多数据集都是以DF形式发布,所以通过Pandas操作字符串要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas性能。...Google Colab将输出存储在Google drive中 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 创建了非常简单函数来测试连接两个字符串种方法...pandas代码。...原生函数作为字符串相加 %%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = data.job + data.company 使用原生函数pandas. series .add...原生字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需时间; 可视化对比: 所有矢量化方法都非常快,而且pandas标准str.add对numpy数组也进行了矢量化。

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Python机器学习练习一:简单线性回归

现在开始运行,使用Pandas把数据加载到数据帧里,并且使用“head”函数显示前几行。...我们可以使用pandas为它提供“plot”函数,这实际上只是matplotlib一个包装器。...如果你熟悉线性回归,你可能会意识到有另一种方法可以找到线性模型最优参数,就是做“正态方程”,它可以用一系列矩阵运算来解决这个问题。...然而,这种方法问题就是在大数据集中不能很好地扩展,相比之下,我们可以使用梯度下降和其他优化方法变体来扩展到无限大小数据集,因此对于机器学习问题,梯度下降更实用。...为了使这个成本函数与我们上面创建pandas数据框架无缝对接,我们需要做一些操作。首先,在开始插入一列1s数据帧使矩阵运算正常工作。然后把数据分离成自变量X和因变量y。

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Pandas处理时间序列数据20个关键知识点

3.创建一个时间戳 最基本时间序列数据结构是时间戳,可以使用to_datetime或Timestamp函数创建 import pandas as pdpd.to_datetime('2020-9-13...而且,Pandas处理顺序时间序列数据非常简单。 我们可以将日期列表传递给to_datetime函数。...用取样函数重新采样 时间序列数据另一个常见操作是重采样。根据任务不同,我们可能需要以更高或更低频率重新采样数据。 Resample创建指定内部组(或容器),并允许您对组进行合并。...滚动意味着创建一个具有指定大小滚动窗口,并对该窗口数据执行计算,当然,该窗口将滚动数据。下图解释了滚动概念。 值得注意是,计算开始时整个窗口都在数据中。...换句话说,如果窗口大小为3,那么第一次合并将在第三行进行。 让我们为我们数据应用一个3天滚动窗口

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如何将数据处理速度提升1000+倍

以下文章来源于气象杂货铺 ,作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用pandas和numpy,这两个工具功能都很强大,尤其是pandas,更是Python中数据处理方面最强大工具之一...但是如果不能有效利用pandas和numpy中各种函数和方法,反而会降低数据处理效率。 以下就以PyGotham 2019一个演讲介绍如何大幅提升数据处理速度。.... dev. of 7 runs, 1 loop each) 但是这种方法执行速度非常慢,如果涉及数据量更大,那么无疑非常消耗时间。.... dev. of 7 runs, 10 loops each) 两种方法得到结果是完全相同。.... dev. of 7 runs, 1 loop each) 一个比较方便向量化方法是使用pandas.dt获取方法,其有很多便捷方法/属性。

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Python 数据科学入门教程:Pandas

四、构件数据集 在 Python 和 Pandas 数据分析系列教程这一部分中,我们将扩展一些东西。...六、连接(join)和合并数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第六部分。 在这一部分种,我们将讨论连接(join)和合并数据帧,作为组合数据框另一种方法。...Pandas 带有一些预先制作滚动统计量,但也有一个叫做rolling_apply。这使我们可以编写我们自己函数,接受窗口数据并应用我们想要任何合理逻辑。...首先,在机器学习背景下,我们需要一种方法,为我们数据创建“标签”。其次,我们将介绍 Pandas 映射函数和滚动应用功能。...由于映射函数是两种方法之一,用户可以极大地定制 Pandas 可以做事情,我们也会涵盖第二种主要方式,即使用rolling_apply。这使我们可以应用函数移动窗口

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数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

为方便起见,我们将使用display魔术函数,和我们在前面部分中看到相同: import numpy as np import pandas as pd class display(object):...3 B 5 C 7 `sum()方法只是这里一种可能性; 你可以应用几乎任何常见 Pandas 或 NumPy 聚合函数,以及几乎任何有效DataFrame``操作,我们将在下面的讨论中看到。...该函数应该接受DataFrame,并返回一个 Pandas 对象(例如,DataFrame,Series)或一个标量;组合操作将根据返回输出类型进行调整。...()非常灵活:唯一规则是,函数接受一个DataFrame并返回一个 Pandas 对象或标量;在中间做什么取决于你!...另一种方法是提供将索引值映射到分组键字典: df2 = df.set_index('key') mapping = {'A': 'vowel', 'B': 'consonant', 'C': 'consonant

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