在Pandas中,可以使用rolling函数来进行滚动计算,结合apply函数来应用加权平均。具体步骤如下: 首先,需要确保数据列已经按照时间顺序排序,可以使用sort_values函数进行排序。 然后,使用rolling函数指定滚动窗口的大小,例如rolling(window=3)表示窗口大小为3。 接下来,使用apply函数来应用加权平均的计算逻辑。可以自定义...
具体而言,链式加权平均计算是通过对数据点进行加权求和,然后除以总权重来计算加权平均值。 在Pandas中,可以使用rolling函数来进行链式加权平均计算。rolling函数可以在DataFrame或Series对象上执行滚动计算操作,其中可以指定窗口大小和加权方式。对于链式加权平均计算,可以使用rolling函数的apply方法结合自定义的加权函数来实现。
创建一个新的三角形，将df乘以权重[0]，然后将df移位1并乘以权重[1]，然后将df移位2并乘以权重[2]...
创建一个新的三角形，将df乘以权重[0]，然后将df移位1并乘以权重[1]，然后将df移位2并乘以权重[2]...
```py In [61]: def mad(x): ...: return np.fabs(x - x.mean()).mean() ...: In [62]: s = pd.Series(range(10)) In [63]: s.rolling(window=4).apply(mad, raw=True) Out[63]: 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 1.0 4 1.0 5 1.0 6 1.0 7 1.0 8 1.0 9 1.0 dtype: float64 ``...
pandas中有3类窗口,分别是滑动窗口rolling、扩张窗口expanding以及指数加权窗口ewm(Exponentially Weighted Moving)。需要说明的是,以日期偏置为窗口大小的滑动窗口将在第十章讨论,指数加权窗口见本章练习。 1. 滑窗对象 要使用滑窗函数,就必须先要对一个序列使用.rolling得到滑窗对象,其最重要的参数为窗口大小window。
扩展apply In [112]: S = pd.Series([i / 100.0 for i in range(1, 11)]) In [113]: def cum_ret(x, y): ...: return x * (1 + y) ...: In [114]: def red(x): ...: return functools.reduce(cum_ret, x, 1.0) ...: In [115]: S.expanding().apply(red, raw=True) ...
final = data.groupby(data['订单时间'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m')))['总价'].sum()/10000 data.groupby(data['日期'].apply(lambda x: datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d')))['var'].count() data.set_index('日期').groupby('供应商')['数量'].rolling('7D').sum().reset_index...
int Minimum number of observations in window required to have a value. Returns --- Series or DataFrame, if more than one column ''' def f(x): '''Function to apply that actually computes the rolling mean''' if center == False: dslice = col[x-pd.datetools.to_offset(window).delta+...
for chunk in df["amount"].rolling(5): pass 同样,在 Pandas 中,你可以通过可选参数进行不同的调整。窗口的大小由 window 的属性决定,在SQL中,这是由一系列语句实现的(第5行)。此外,我们可能还想把将窗口居中,或使用不同的窗口,例如:加权平均,或进行可选的数据清理。但是,.rolling 方法返回的 pd.Rollin...