在rolling_apply中,我们可以使用lambda函数来定义需要在滚动窗口上应用的计算逻辑。 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。...
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...
column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，...
.rolling().apply()是pandas中用于在滚动窗口上应用自定义函数的方法。它由两部分组成: .rolling(): 创建一个滚动窗口对象 .apply(): 在滚动窗口上应用一个函数 2. 基本语法 df.rolling(window).apply(func) window: 滚动窗口的大小 func: 要应用的函数 3. 参数详解 .rolling() 的主要参数: window: 窗口...
使用Pandas按列排序更具可读性,如下所示: 这里argsort(a[:,1])计算使a的第二列按升序排序的排列,然后a[…]相应地对a的行重新排序。Pandas可以一步完成。 2.按多列排序 如果我们需要使用weight列来对价格列进行排序,情况会变得更糟。这里有几个例子来说明我们的观点: ...
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...
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按列排序更具可读性,如下所示: 这里argsort(a[:,1])计算使a的第二列按升序排序的排列,然后a[…]相应地对a的行重新排序。Pandas可以一步完成。 2.按多列排序 如果我们需要使用weight列来对价格列进行排序,情况会变得更糟。这里有几个例子来说明我们的观点: ...
3. 添加一列 使用Pandas添加列在语法和架构上要好得多。下面的例子展示了如何操作: Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存;它只是添加了对新列的引用,并更新了列名的` registry `。 4. 快速元素搜索 在NumPy数组中,即使你查找的是第一个元素,你仍然需要与数组大小成正比的时间来查找它。使用Pandas,你可...
(results.params['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)...