rolling(window=3).apply(max_min_diff) print(df) 输出: A 3D_MA 3D_Range 0 1 NaN NaN 1 2 NaN NaN 2 3 2.0 2.0 3 4 3.0 2.0 4 5 4.0 2.0 5 6 5.0 2.0 6 7 6.0 2.0 7 8 7.0 2.0 8 9 8.0 2.0 9 10 9.0 2.0 5. 高级用法 使用不同的窗口
2. rolling处理数据 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...
在pandas中,使用rolling().apply()方法时,如果自定义函数返回的是一个列表(list),默认情况下,pandas会将这个列表展平(flatten)成一个Series。 如果希望保留列表的结构,可以通过设置result_type参数为'expand'来实现。 具体步骤如下: 创建DataFrame:首先,创建一个示例DataFrame。 定义自定义函数:定义一个返回列表的自...
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...
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....
rolling滚动窗口、加权窗口和指数加权窗口 重复数据 在检测和处理重复数据时需要特别小心,如下图所示: drop_duplicates和duplication可以保留最后一次出现的副本,而不是第一次出现的副本。 请注意,s.a uint()比np快。唯一性(O(N) vs O(NlogN)),它会保留顺序,而不会返回排序结果。独特的。 缺失值被视为普通值...
使用Pandas的rolling_apply lambda函数,可以在DataFrame的多列上进行滚动窗口计算。具体步骤如下: 使用rolling函数创建滚动窗口对象,指定窗口大小和其他参数。例如,可以使用df.rolling(window=3)创建一个窗口大小为3的滚动窗口对象。 在滚动窗口对象上使用rolling_apply函数,传入lambda函数作为参数。lambda函数应该接受一...
apply('count') # Pandas 自己的函数 # 多个函数 ser.apply([sum, 'count']) # 相当于 .aggregate, 即.agg ser.apply({'Q1':sum, 'Q2':'count'}) # 同上 此外,apply 还可以传入多个函数,对数据进行聚合,实现 agg 的效果: df = pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/team.csv') ...
>>>s.rolling(window=2).agg({'A':'sum','B':'count'})AB0NaN1.013.02.025.02.03NaN1.04NaN1.0>>>s.rolling(window=2).apply(lambda x:np.nanmean(x))0NaN11.522.53NaN4NaNdtype:float64 与固定窗口相对应,pandas还提供了一种窗口大小可变的处理方式,对应expanding函数,基本用法如下 ...