我想要加速我的代码,我使用pandas.rolling().apply()的自定义函数。下面的代码运行得很好,但速度非常慢。有没有什么方法可以在应用百万行的时候加速。i in [12, 9, 6, 3]: df[f'want_col_{i}'] = df.groupby(['account'])['types'].rolling(window = i).apply(lambda x: sum(x == 浏览20提...
swifter.rolling(5,min_periods=1).mean() 显然,Swifter不允许我们这样取调用其他回调函数的 如果你细心发现前面三个示例。在DataFrame对象或Series对象调用swifter属性之后,不论swifter属性返回的DataFrameAccessor还是SeriesAccessor装饰器对象都必须通过调用类似apply的函数接口去调用其他外部的Python函数。 因此有必要了解...
但它证实了df.rolling.apply的处理速度绝不是最优的。
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...
c=b.rolling(window=2).apply(lambdax:np.linalg.det(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其实从上面的代码看起来很简单,想实现的就是对b进行滑动计算自定义函数 (window不一定非得是2,只是这里用了行列式函数,所以是2) 上面的代码肯定是运行不起来的,不然也不会费工夫写这篇博客了,其实解决问题的思路应该分成...
['const'])returnresults.params['HC.SHF']# 滚动回归beta=rb_shf.rolling(120).apply(rolling_ols,raw=False)# 调整结果输出格式beta.dropna(inplace=True)beta.name='beta'global_alpha=pd.Series(global_alpha,index=beta.index,name='alpha')res=pd.concat([global_alpha,beta],axis=1)returnres ans2...
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。
通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数(支持使用Cython或Numba进行加速) 预定义函数(Pandas或NumPy函数对象,或其字符串名称)。 预定义函数(Pandas或NumPy函数对象,或其字符串名称)。 数据透视表(pivot table)是一种有用的工具,通常与分组一起使用,从不同的角度查看数据。
如果它足够小，可以轻松地放入内存中，那么通常可以通过调整panda或numpy操作并利用cython、numba等的加速...
在下文中一共展示了rolling_apply函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: pandas_xy_dist ▲点赞 9▼ defpandas_xy_dist(df, x_col='x', y_col='y'):""" ...