# 创建rolling对象并应用自定义函数 def custom_function(data): return data.max() - data.min() result = df['value'].rolling(window=3).apply(custom_function) print(result) 自定义函数示例 自定义函数可以根据具体需求执行各种滚动计算。下面是两个示例函数,分别用于计算滚动差值和百分比变化。 计算滚动差...
importpandasaspdimportnumpyasnpdefcustom_func(x):print(f"Function called with data: {x}")returnx.mean()# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5]})print("Case 1: Without min_periods")df['Rolling_1']=df['A'].rolling(window=3).apply(custom_func)print("\nCase 2: ...
# 创建rolling对象并应用自定义函数 def custom_function(data): return data.max() - data.min() result = df['value'].rolling(window=3).apply(custom_function) print(result) 自定义函数示例 自定义函数可以根据具体需求执行各种滚动计算。下面是两个示例函数,分别用于计算滚动差值和百分比变化。 计算滚动差...
def custom_function(data): return data.max() - data.min() result = df['value'].rolling(window=3).apply(custom_function) print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 自定义函数示例 自定义函数可以根据具体需求执行各种滚动计算。下面是两个示例函数,分别用于计算滚动差值和...
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}) # 定义一个自定义函数,计算窗口内数据的平均值 def custom_function(window): return window.mean() # 使用rolling函数创建滚动窗口对象,并应用自定义函数 result = data['value'].rolling(window=3).apply(custom_function) # 打印结果 print...
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.apply(func, raw=False, engine=None, engine_kwargs=None, args=None, kwargs=None) Calculatethe rollingcustom aggregation function. 函数主要参数 func:function Must produce a single value from an ndarray input if raw=True or a single value from a Series if raw=False. Can also accept ...
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...
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 ...
# Custom function without numba In [5]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) # noqa E501 1000 loops, best of 3: 797 us per loop # Standard implementation (faster than a custom function)