rolling_mean = df.groupby('group').rolling(window=3).mean() 这里的'group'是分组条件,window参数指定了滚动窗口的大小,mean方法计算了每个窗口的均值。 最后,我们可以使用折线图来可视化结果。例如,我们可以绘制每个分组的折线图: 代码语言:txt 复制 for group, data in rolling_mean.groupby('group'): plt...
Rolling.mean(args,*kwargs):计算值的滚动平均值。 Rolling.median(**kwargs):计算滚动中位数。 Rolling.var([ddof]):计算无偏滚动方差。 Rolling.std([ddof]):计算滚动标准偏差。 Rolling.min(args,*kwargs):计算滚动最小值。 Rolling.max(args,*kwargs):滚动最大值 Rolling.corr([other, pairwise]):滚...
grouped = df.groupby('column_name') 然后,使用rolling方法指定窗口大小,并对分组后的数据进行滚动计算。可以通过mean方法计算滚动平均值。 代码语言:txt 复制 rolling_mean = grouped['column_name'].rolling(window_size).mean() 在上述代码中,'column_name'是要计算滚动平均值的列名,window_size是窗口大小。
1、编写一个自定义函数,该函数可以接受一个时间序列作为输入,并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。 2、使用groupby和apply方法,将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。 以下是一个示例代码: defmy_RollMeans(x):w=[1,2,3]s=pd.Series(x)Bob=pd.DataFrame([s.rolling(w1).mean().rename('Price...
1daily.rolling(50, center=True, 2win_type='gaussian').sum(std=10).plot(style=[':','--','-']) 正如我们所想,曲线都变得平滑了! 我们可以继续探索一下这个数据,比如看一下每小时平均通过的自行车的数量。 1importnumpyasnp 2by_time = data.groupby(data.index.time).mean() ...
窗口函数rolling DataFrame.rolling(window,min_periods=None,center=False,win_type=None,on=None,axis=0,closed=None)window:# 表示时间窗口的大小;可省略不写。两种形式:int和offset。min_periods:# 每个窗口内最少包含的观测值的数量,如果小于这个值的窗口,则结果为NA。值可以是int,默认None。center:# 把窗口...
3. 结合GroupBy和Mean的高级操作 现在我们已经了解了GroupBy和Mean的基本用法,让我们看看如何将它们结合起来进行更复杂的数据分析。 3.1 按组计算多列的均值 importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','B'],'value1':[1,2,3,4,5,6],'value2':[10...
Pandas:在日期时间上执行 Groupby Rolling 时不保留索引Python 撒科打诨 2023-04-25 17:21:20 我有一个数据框,其中一些日期相同。作为问题的说明,我创建了一个日期相同的示例 df。df = pd.DataFrame({"column1": range(6), "column2": range(6), 'group': 3*['A','B'], 'date':pd.date_range("...
另一种常见的GroupBy输出格式是Series。在Series格式中,每个组表示为一个序列,序列的值由聚合函数的结果组成。这种格式适用于只需要查看单个聚合结果的情况。例如: df.groupby('A')['C'].mean() GroupBy对象本身有时,你可能需要保留GroupBy对象本身以便于进一步的操作。在这种情况下,你可以直接返回GroupBy对象而不...
df.groupby([col1,col2]) # 返回个按多列进分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进分组后,列col2的均值,agg可以接受列表参数,agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3: [ma,min]}) # 创建个按列col1进分组...