amount.rolling(3).agg(#里面的参数x就是每个窗口里面的元素组成的Series对象lambdax: sum(x) ) )"""0 NaN 1 NaN 2 300.0 3 350.0 4 370.0 5 390.0 6 320.0 7 300.0 8 270.0 9 340.0 dtype: float64""" 我们看到和直接调用sum函数的效果是一样的,当然我们也可以实现其它的逻辑。 此外我们注意到,开...
df.rolling(2).sum() 我们来看看这个结果,首先,我们传入的是2,也就是window=2,表示移动窗口的大小是2,也就是窗口中每次计算2个元素 其他参数都是默认的,所以,这个移动窗口就从上开始一直往下移动,当窗口中不够2个元素时,就会返回NaN,就像下图这样: 这里,我们在rolling之后用了sum,就是计算移动窗口内的元素的...
'C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})print(df)# key data# 0 A 0# 1 B 5# 2 C 10# 3 A 5# 4 B 10# 5 C 15# 6 A 10# 7 B 15# 8 C 20df["roll"]=df['data'].rolling(3).sum()# 求和print(df)# key data roll# 0 A 0 NaN# 1 B 5 NaN# 2 C 10 15.0...
这可能不太容易理解,这个rolling函数相当于定一个窗口(这里设为3),pandas从数据的第一列向前寻找最近的3个数据进行操作(这里是求平均),如果没有足够则返回NaN。rolling函数的具体用法可以查询官网。 expanding函数相对rolling方法而言,不是固定的窗口而是扩展窗口,因此会对给定的操作进行叠加。如下例中的sum方法,其中的...
说明:对于基于时间的滚动窗口(如'30D'),即使不显式设置min_periods,pandas也会默认使用时间范围内的所有数据进行计算,因此不会出现NaN。 df.set_index('Date',inplace=True)df['Rolling_Sum_30D']=df['Sales_Qty'].rolling(window='30D',closed='right').sum()print(df) ...
amount.rolling(3).agg( # 里面的参数x就是每个窗口里面的元素组成的Series对象 lambda x: sum(x) ) ) """ 0 NaN 1 NaN 2 300.0 3 350.0 4 370.0 5 390.0 6 320.0 7 300.0 8 270.0 9 340.0 dtype: float64 """ 1. 2. 3. 4. 5. ...
从图中可以看出，ser.rolling(window=3).sum()[5]=150+110+130 =390.0。我们再看另一个计算：se...
nan, 'data2':np.random.randn(5)}) df 代码语言:javascript 复制 pd.rolling_count(df[['data1','data2']],window = 3) rolling_sum 移动窗口的和 代码语言:javascript 复制 pandas.rolling_sum(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) arg : 为Series或...
df[‘close’].rolling(5).mean().head(10)#使用rolling函数,window取值为5,代表5天。同样取前10天的数据,我们发现前面4个数据是NaN,而第5天的是前面5天的平均。 第六天是第二天到第六天的平均。 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 12.540 5 12.326 ...
一个公平的比较是使用np.nansum代替np.sum,用np.nanmean而不是np.mean等等。突然间…… 对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论如何它都是快速的。