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。在这种情况下，聚合函数应该与2D数组一起工作，并返回可以沿着列广播的答案。最后，我们得到一个新的DataFrame，其结构与原始DataFrame相同。因此，如果函数返回一个数字，我们必须将答案限制在结果的任何列。举例来说：
: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_...
inplace=True) # 计算移动平均 df['移动平均'] = df['数值'].rolling(window=3).mean() print...
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...
5. rolling方法 用处:对时间序列数据进行滚动窗口计算。 语法规范:DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window:窗口大小。 其他参数详见官方文档。 使用实例:# 计算滚动窗口的平均值,窗口大小为7天rolling_mean = df.rolling(window=7).me...
rolling(window=size).mean() 使用方式: 计算滑动窗口的统计量,如均值。 示例: 计算“Salary”列的3天滑动平均值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['Salary'].rolling(window=3).mean() 28. 绘制图表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.plot(x='Column1', ...
[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["7天平均"] = df["销量"].rolling(window=7).mean() `` (实战技巧💡:用shift(1)可以快速计算环比,比如df["增长率"] = (df["销量"] / df["销量"].shift(1)) - 1`) 🚀 性能优化:百万数据也不虚! 你以为Pandas只能处理小数据?错! 记住这些性能飞跃技巧: ...
apply方法常用于DataFrame的行迭代或者列迭代,apply的参数往往是一个以序列为输入的函数 df_demo.apply(lambda x:x.mean()) # x就指代被调用的df_demo表中逐个输入的序列 4. 窗口对象 三类窗口: - 滑动窗口:rolling() - 扩张窗口:expanding() - 指数加权窗口:ewm() 4.1 滑窗对象 要使用滑窗函数,就必须先...
pandas --移动窗口rolling的概念 技术标签:滑动窗口 本文转载自:https://blog.csdn.net/maymay_/article/details/80241627 概念: 为了提升数据的准确性,将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间,用区间来进行判断,这个区间就是窗口。移动窗口就是窗口向一端滑行,默认是从右往左,每次滑行并不是区间整块...