#每3个数求求一次均值 print(df.rolling(window=3).mean()) 输出结果: A B C D 2020-12-01 0.580058 -0.715246 0.440427 -1.106783 2020-12-02 -1.313982 0.068954 -0.906665 1.382941 2020-12-03 0.349844 -0.549509 -0.806577 0.261794 2020-12-04 -0.497054 0.921995 0.232008 -0.815291 2020-12-05 2.6581...
For a DataFrame, a datetime-like column or Index level on which to calculate the rolling window, rather than the DataFrame’s index. Provided integer column is ignored and excluded from result since an integer index is not used to calculate the rolling window. axis:int or str, default 0 cl...
# we have selected 'triang' type window # which returns triangular type window # sum() function find the sum over # all the windows in our data frame df.close.rolling(3,win_type='triang').sum() 输出: 示例#2:滚动窗口意味着窗口大小为 3。我们使用默认窗口类型,即无。所以所有的值都会被平...
用法:DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) 参数: window:移动窗口的大小。这是用于计算统计量的观察值的数量。每个窗口将是固定大小。如果其偏移,则这将是每个窗口的时间段。每个窗口的大小将根据time-period中包含的观察结果而...
`rolling`方法允许你计算移动窗口内的聚合统计信息,例如移动平均、移动中位数等。 以下是`rolling`方法的一些常见参数: 1. window:整数或字符串,表示滚动窗口的大小。例如,`window=5`表示计算一个大小为5的滚动窗口。 2. min_periods:整数,表示在计算窗口统计信息之前,窗口内必须有的观察值的数量。例如,`min_...
传入两个行列索引相同的DataFrame表格,同时滚动两个表,根据表2滚动窗口的条件,对表1滚动窗口进行计算,最终的结果是相同行列索引的DataFrame。 def ts_grouping_ascsortavg(X, Y, d, n): rolling1 = X.rolling(window=d) rolling2 = Y.rolling(window=d) rolling_results = {} for df1,df2 in zip(rolling...
滑动窗口(rolling window):窗口大小固定,滑动步长也固定,每次滑动一个步长。 指数加权窗口(exponential weighted window):窗口大小不固定,滑动步长也不固定,根据指定的权重进行滑动计算。 滑动时间窗口(time-based window):窗口大小固定,滑动步长也固定,根据时间进行滑动计算。 滚动聚合可以应用于各种数据分析和处理场景...
滚动线(Rolling Window)是一种在时间序列数据中进行滑动窗口计算的方法,可以用于平滑数据、计算移动平均值、计算滑动标准差等。在Pandas中,可以使用rolling()函数来实现滚动线操作。 滚动线的应用场景包括但不限于以下几个方面: 平滑数据:通过计算滚动平均值,可以平滑时间序列数据,减少噪声和异常值的影响,使数据更...
rolling_obj = df['column_name'].rolling(window=window_size) 1. 其中: df['column_name']是数据框列的选择,表示我们要在哪个列上执行滚动计算。 window_size是窗口的大小,用于定义滚动窗口的大小。 常用参数 rolling方法还支持其他参数,包括: min_periods:指定每个窗口最小的非NaN值数量,用于处理边界效应。
Python3 # 3 indicates the window size# we have selected 'triang' type window# which returns triangular type window# sum() function find the sum over# all the windows in our data framedf.close.rolling(3,win_type='triang').sum()