:2] = (x[:, :2] * x[:, 2]).sum(axis=0) / x[:, 2].sum() ...: return arr ...: In [9]: df = pd.DataFrame([[1, 2, 0.6], [2, 3, 0.4], [3, 4, 0.2], [4, 5, 0.7]]) In [10]: df.rolling(2, method="table", min_periods=0).apply(weighted_...
那么我们可以使用rolling和method='table'以及apply和engine='numba'，以便一次对所有列执行窗口操作。
apply():应用一个函数到 DataFrame 的每一列或每一行。 map():将函数应用于 Series 的每个元素。 pivot_table():创建一个新的表格,用于数据透视。 # 使用 apply 方法df.apply(lambdax:x**2)# 使用 map 方法df['Column1'].map(lambdax:x**2)# 创建数据透视表pivot_table=df.pivot_table(index='Colum...
Rolling.kurt(**kwargs):计算无偏滚动峰度。 Rolling.apply(func[, raw, args, kwargs]):滚动功能适用 Rolling.aggregate(arg, args, *kwargs):使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。 Rolling.quantile(quantile[, interpolation]):滚动分位数。 Window.mean(args, *kwargs):计算值的窗口均值。 Window.sum...
[1, 2, 0.6], [2, 3, 0.4], [3, 4, 0.2], [4, 5, 0.7]])In [10]: df.rolling(2, method="table", min_periods=0).apply(weighted_mean, raw=True, engine="numba") # noqa: E501Out[10]:0 1 20 1.000000 2.000000 1.01 1.800000 2.000000 1.02 3.333333 2.333333 1.03 1.555556 ...
df.set_index('日期', inplace=True) # 计算移动平均 df['移动平均'] = df['数值'].rolling(...
rolling(2).sum() # 在窗口结果基础上的窗口计算 df.expanding(2).sum() # 超出(大于、小于)的值替换成对应值 df.clip(-4, 6) # AB 两列想加增加 C 列df['C'] = df.eval('A+B') # 和上相同效果 df.eval('C = A + B', inplace=True) # 数列的变化百分比 s.pct_change(periods=2)...
apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 读取xlsx文件df = pd.read_excel('./datasets/my_films.xlsx',engine='openpyxl') 注意这个最后是小写L 统计每个用户每个月的消费次数 这个透视表pivot_table,可以顺便填上空白值,以及统计方法aggfunc ...
Rolling functions for GroupBy object To roll the groupby sum to work with the grouped objects, we will first groupby and sum the Dataframe and then we will userolling()andmean()methods to roll the grouped objects. DataFrame.groupby() Method ...
pandas.DataFrame.pivot_table 是 Pandas 中用于数据透视表(pivot table)的函数,可以通过对数据进行聚合、重塑和分组来创建一个新的 DataFrame。通过 pivot_table 方法,可以对数据进行汇总、统计和重组,类似于 Excel 中的透视表功能。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.pivot_table方法的使用。