如果你使用的是Pandas 1.2.3，skipna参数在滚动窗口的上下文中没有任何作用。这可能是个好消息，因为...
df['20天']=np.round(df['close'].rolling(window=20,center=False).mean(),2) df['50天']=np.round(df['close'].rolling(window=50,center=False).mean(),2) df['200天']=np.round(df['close'].rolling(window=200,center=False).mean(),2) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']...
Rolling.sum(args,*kwargs):计算给定DataFrame或Series的滚动总和。 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(...
In [105]: frame.describe(include=["object"]) Out[105]: a count 4 unique 2 top Yes freq 2 In [106]: frame.describe(include=["number"]) Out[106]: b count 4.000000 mean 1.500000 std 1.290994 min 0.000000 25% 0.750000 50% 1.500000 75% 2.250000 max 3.000000 In [107]: frame.describe(...
Panel.cumprod([axis, skipna]) 通过DataFrame或Series轴返回累积产品。 Panel.cumsum([axis, skipna]) 返回DataFrame或Series轴上的累计总和。 Panel.max([axis, skipna, level, numeric_only]) 此方法返回对象中值的最大值。 Panel.mean([axis, skipna, level, numeric_only]) 返回请求轴值的平均值 Panel...
这是我试过的代码。它计算列的平均值,但通过在计算中取-9999值: df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}]) df[0].mean(skipna=-9999) 但它的平均值为-4998.5,这显然是用-9999计算得出的。 浏览7提问于2015-01-27得票数 4 回答已采纳...
注意,一些 NumPy 方法,如mean、std和sum,默认情况下会在 Series 输入中排除 NA 值: In [88]: np.mean(df["one"])Out[88]: 0.8110935116651192In [89]: np.mean(df["one"].to_numpy())Out[89]: nan Series.nunique()将返回 Series 中唯一非 NA 值的数量: ...
DataFrame.rolling(window[, min_periods, …])滚动窗口 DataFrame.expanding([min_periods, freq, …])拓展窗口 DataFrame.ewm([com, span, halflife, alpha, …])指数权重窗口 描述统计学 方法描述 DataFrame.abs()返回绝对值 DataFrame.all([axis, bool_only, skipna, level])Return whether all elements ...
我们知道,通过 na_values 参数可以让 pandas 在读取 CSV 的时候将一些指定的值替换成空值,但除了 na_values 指定的值之外,还有一些默认的值也会在读取的时候被替换成空值,这些值有: “-1.#IND”、“1.#QNAN”、“1.#IND”、“-1.#QNAN”、“#N/A N/A”、“#N/A”、“N/A”、“NA”、“#NA”...
基本摘要统计信息可以通过min,max,mean,median,std和sum方法得出: >>> actor_1_fb_likes.min(), actor_1_fb_likes.max(), \actor_1_fb_likes.mean(), actor_1_fb_likes.median(), \actor_1_fb_likes.std(), actor_1_fb_likes.sum()(0.0, 640000.0, 6494.488490527602, 982.0, 15106.98, 31881444.0...