对于offset类型默认是左开右闭,即默认为right,也可以根据具体的情况指定为left、both等 更多的资料到官网学习地址: https://pandas.pydata.org/docs/reference/window.html https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html 使用 一般在使用了移动窗口函数rolling之后,我们需要配合使用相关...
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。如果使用int,数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗口的大小 min_periods:每个窗口内最少包含的观测值的数...
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:# 把窗口的标签设置为居中。
closed:定义区间的开闭,支持int类型的window。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。 import pandas as pd s = [1,2,3,5,None,10,12,14,12,30] pd.Series(s).rolling(3,min_periods=2).mean() 本文使用 文章同步助手 同步 发布于 2022-10-26 23:18 内容...
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window: 也可以省略不写。表示时间窗的大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗的大小。offset详解 min_per...
二、rolling() 1. 参数说明 DataFrame.rolling(window,min_periods=None,center=False,win_type=None,on=None,axis=0,closed=None) window:表示时间窗的大小,有两种形式:1)使用数值int,则表示观测值的数量,即向前几个数据;2)也可以使用offset类型,这种类型较复杂,使用场景较少,此处暂不做介绍; ...
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) 1 window:表示时间窗的大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗的大小。pandas offset相关可以...
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window:表示时间窗的大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗的大小。pandas offset相关可以参考...
对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。 axis : int or string, default 0 方向(轴),一般都是0。 案例 案例一 min_periods参数 df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, np.nan, 3]}) df df.rolling(3).sum() df.rolling(3, min_periods=1).sum() df....
移动窗口数据计算(rolling函数) 由于时点的数据波动较大,某一点的数据就不能很好的表现它本身的特性,于是就有了“移动窗口”的概念,简单的说,为了提升数据的可靠性,将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间,用区间进行判断,这个区间就是窗口。 rolling(window: 'Union[int, timedelta, BaseOffset, BaseIndexer]...