grouped = df.groupby('column_name') 然后,使用rolling方法指定窗口大小,并对分组后的数据进行滚动计算。可以通过mean方法计算滚动平均值。 代码语言:txt 复制 rolling_mean = grouped['column_name'].rolling(window_size).mean() 在上述代码中,'column_name'是要计算滚动平均值的列名,window_size是窗口大小。
上述代码中,首先创建了一个示例数据集df,包含了一个group列和一个value列。然后使用groupby()函数按照group列进行分组,再使用rolling()函数对每个组内的value列执行滚动平均操作,窗口大小为2。最后将计算得到的滚动平均值存储在新的rolling_mean列中。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和腾讯云数据库(TencentDB...
Rolling.mean(args,*kwargs):计算值的滚动平均值。 Rolling.median(**kwargs):计算滚动中位数。 Rolling.var([ddof]):计算无偏滚动方差。 Rolling.std([ddof]):计算滚动标准偏差。 Rolling.min(args,*kwargs):计算滚动最小值。 Rolling.max(args,*kwargs):滚动最大值 Rolling.corr([other, pairwise]):滚...
1、编写一个自定义函数,该函数可以接受一个时间序列作为输入,并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。 2、使用groupby和apply方法,将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。 以下是一个示例代码: defmy_RollMeans(x):w=[1,2,3]s=pd.Series(x)Bob=pd.DataFrame([s.rolling(w1).mean().rename('Price...
3. 结合GroupBy和Mean的高级操作 现在我们已经了解了GroupBy和Mean的基本用法,让我们看看如何将它们结合起来进行更复杂的数据分析。 3.1 按组计算多列的均值 importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','B'],'value1':[1,2,3,4,5,6],'value2':[10...
1daily.rolling(50, center=True, 2win_type='gaussian').sum(std=10).plot(style=[':','--','-']) 正如我们所想,曲线都变得平滑了! 我们可以继续探索一下这个数据,比如看一下每小时平均通过的自行车的数量。 1importnumpyasnp 2by_time = data.groupby(data.index.time).mean() ...
sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].meansales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。 sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean","max"]) 4、对聚合结果进行命名 ...
在这个例子中,我们创建了一个包含类别和三个数值列的数据框。使用groupby('category').mean()会自动计算每个类别的所有数值列的平均值。 2.2 使用 agg() 方法 agg()方法提供了更灵活的方式来应用聚合函数: importpandasaspd# 创建示例数据data={'product':['A','B','A','B','A'],'sales':[100,150,...
Pandas:在日期时间上执行 Groupby Rolling 时不保留索引Python 撒科打诨 2023-04-25 17:21:20 我有一个数据框,其中一些日期相同。作为问题的说明,我创建了一个日期相同的示例 df。df = pd.DataFrame({"column1": range(6), "column2": range(6), 'group': 3*['A','B'], 'date':pd.date_range("...
窗口函数rolling 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。min_periods:# 每个窗口内最少包含的观测值的数量,如果小于这个值的窗口,则结果为NA。值可以是int,默认None。center:# 把窗口...