让我们通过一些示例来深入了解.rolling().apply()的使用: 示例1:计算移动平均 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})# 计算3天移动平均df['3D_MA']=df['A'].rolling(window=3).apply(lambdax:np.mean(x))print(df) 输出: A...
DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,它是一个二维表格,类似于Excel中的数据表。DataFrame的多列上的Pandas.rolling_apply lambda是一种在多列上使用滚动窗口函数进行计算的方法。 滚动窗口函数是一种在时间序列或数据表中,对一定窗口大小内的数据进行计算的方法。Pandas库中的rolling函数可以用来创建滚动窗口对象...
dataframe['status'] = dataframe['num'].rolling(3).apply(lambdax: 1ifx[0] == x[1]andx[1] == x[2]else0, raw=True) dataframe_num= dataframe[dataframe['status'] == 1] 其中,dataframe_num是满足条件的数据。rolling的窗口大小为3,apply函数是对窗口内的数据进行处理。raw=True表示处理的数据...
rolling参数 下面是rolling函数的具体参数和解释: DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window:表示时间窗口的大小;可省略不写。两种形式:int和offset。如果使用int,数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,...
我们用它来构建一个新的 DataFrame 我们将在其中调用 groupby ,同时通过 kwargs 传递关键字参数。 注意:我不必使用 stride_tricks.as_strided 但它很简洁,在我看来是合适的。 from numpy.lib.stride_tricks import as_strided as stride import pandas as pd def roll(df, w, **kwargs): v = df.values...
Pandas Rolling Apply:apply() 得到了意外的关键字参数 s90*_*00n 5 python pandas 我想在数据帧上滚动应用,但是我的自定义函数有问题,我想有一个额外的输入:df_test = pd.DataFrame(columns=['amount']) df_test['amount'] = [1, 2, 3, 4, 5] mean = df_test['amount'].mean() def rule(x,...
c=b.rolling(window=2).apply(dataframe_roll(b)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后小哥说,其实对numpy处理更好,针对numpy,就有一些比较好的工具函数可以用了,比如: 虽然这个名字看起来比较丑,numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view,但是确实是比较好用的 ...
apply方法 除了内置的滚动函数,还可以使用apply方法来应用自定义函数进行滚动计算。能够执行任何你需要的操作。 以下是一个示例: importpandasaspd# 创建示例数据框data= {'value': [1,2,3,4,5]}df = pd.DataFrame(data)# 创建rolling对象并应用自定义函数def custom_function(data):returndata.max() -data....
DataFrame的apply()、applymap()、map()方法 对DataFrame对象中的某些行或列,或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作,我们无需利用低效笨拙的循环,DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法,apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的,而applymap()方法则是针对所有元素...
DataFrame.rolling(window,min_periods=None,center=False,win_type=None,on=None,axis=0,closed=None) window:表示时间窗口的大小;可省略不写。两种形式:int和offset。如果使用int,数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗口的大小 ...