.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: 窗口大小(必需) min_periods: 窗口中所需的最小观察次数(默认为
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...
Pandas库中的rolling函数可以用来创建滚动窗口对象,然后可以在该对象上应用各种函数进行计算。其中,rolling_apply函数可以用来在滚动窗口上应用自定义的函数。 lambda函数是一种匿名函数,可以在不定义函数名称的情况下直接使用。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Pa...
1. apply() 此函数用于将函数应用于DataFrame或Series的每个元素或行/列。 importpandasaspd penguins_df = pd.read_csv("penguins.csv") # read_csvisalsoafunctiontoreadcsv file penguins_df["bill_length_mm"] = penguins_df["bill_length_mm"].apply(lambda x: x/10) 2. nunique() 此函数用于计算...
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。
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...
pandas.core.window.rolling.Rolling.apply 函数定义 1 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 val...
它与普通的不同**kwargs,这里基本上rolling.apply它是一个在字典中接受关键字参数的参数。 文件rolling.apply: kwargs:字典,默认无。 要传递给 func 的关键字参数。 df_test['amount'].rolling(3).apply(rule, kwargs={'mean':mean}) 0 NaN 1 NaN 2 -3.0 3 0.0 4 3.0 Name: amount, dtype: float...
我们将他们称谓移动窗口函数-moving window function其中还包括那些窗口不定长的函数,跟其他函数一样,移动窗口会自动排除缺失值。 1 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window: 也可以省略不写。表示时间窗的大小,注意有两种形式(int or...
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。 计算滚动差值 以下自定义函数计算滚动差值,即当前数据点与前一个数据点之间的差值: ...