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...
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...
df = pd.DataFrame(data) # 创建rolling对象并应用自定义函数 def calculate_rolling_difference(data): return data.diff() rolling_diff= df['value'].rolling(window=2).apply(calculate_rolling_difference) print(rolling_diff) 在这个示例中,使用diff方法来计算差值,然后将其应用到rolling对象上。 计算滚动百...
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 ...
data['bbands_dn'] = data['bbands_mid'] - m* pd.rolling_apply(data.close, n, np.std) signal = pd.DataFrame(index = data.index)""" 当收盘价上穿上轨线,买入,信号为1 当收盘价下穿下轨线,卖空,信号为-1 参数为20 """signal['1'] = ((data['close'] > data['bbands_up'])&(...
自定义滚动函数是指用户可以根据自己的需求定义一种特定的函数,然后将该函数应用于DataFrame中的滚动窗口。滚动窗口是指在DataFrame中以固定大小的窗口滑动进行计算的过程。自定义滚动函数可以用于在滚动窗口内对数据进行自定义的计算和处理。 在Pandas中,可以使用rolling函数来创建滚动窗口,并通过apply函数将自定义函数应...
假设你想要一次性计算多只股票与标准普尔500指数的相关系数,需要传入一个TimeSeries和一个DataFrame各列的相关系数 4. 用户自定义的移动窗口函数 通过rolling().apply()方法,可以在移动窗口上使用自己定义的函数。唯一需要满足的是,在数组的每一个片段上,函数必须产生单个值。 参考文献: 【1】pandas --移动窗口rolli...
Let’s dive in step-by-step to learn the use ofrolling().apply()on a dataframe. Import libraries. importpandasaspdimportnumpyasnp First, we import necessary libraries,pandasfor playing with data frames andnumpyto work with arrays while using thenumpy.median()function. ...
我尝试对所有行使用 rolling.apply 函数,如下所示: df['new_col']= df[['Open']].rolling(2).apply(AccumulativeSwingIndex(df['High'],df['Low'],df['Close'])) 显示错误 或者 df['new_col']= df[['Open', 'High', 'Low', 'Close']].rolling(2).apply(AccumulativeSwingIndex) 仅传递...