让我们通过一些示例来深入了解.rolling().apply()的使用: 示例1:计算移动平均 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})# 计算3天移动平均df['3D_MA']=df['A'].rolling(window=3).apply(lambdax:np.mean(x))print(df) 输出: A...
Pandas库中的rolling函数可以用来创建滚动窗口对象,然后可以在该对象上应用各种函数进行计算。其中,rolling_apply函数可以用来在滚动窗口上应用自定义的函数。 lambda函数是一种匿名函数,可以在不定义函数名称的情况下直接使用。在rolling_apply中,我们可以使用lambda函数来定义需要在滚动窗口上应用的计算逻辑。 使用P...
defrolling_functions_tests(p, d):# Old-fashioned rolling APIassert_eq(pd.rolling_count(p,3), dd.rolling_count(d,3)) assert_eq(pd.rolling_sum(p,3), dd.rolling_sum(d,3)) assert_eq(pd.rolling_mean(p,3), dd.rolling_mean(d,3)) assert_eq(pd.rolling_median(p,3), dd.rolling_me...
1 Rolling.apply(func, raw=False, engine=None, engine_kwargs=None, args=None, kwargs=None) Calculatethe rollingcustom aggregation function. 函数主要参数 func:function Must produce a single value from an ndarray input if raw=True or a single value from a Series if raw=False. Can also accept...
2. rolling处理数据 dataframe['status'] = dataframe['num'].rolling(3).apply(lambdax: 1ifx[0] == x[1]andx[1] == x[2]else0, raw=True) dataframe_num= dataframe[dataframe['status'] == 1] 其中,dataframe_num是满足条件的数据。rolling的窗口大小为3,apply函数是对窗口内的数据进行处理。raw...
它与普通的不同**kwargs,这里基本上rolling.apply它是一个在字典中接受关键字参数的参数。 文件rolling.apply: kwargs:字典,默认无。 要传递给 func 的关键字参数。 df_test['amount'].rolling(3).apply(rule, kwargs={'mean':mean}) 0 NaN 1 NaN 2 -3.0 3 0.0 4 3.0 Name: amount, dtype: float...
pandas.rolling_kurt(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) 1 rolling_apply 对移动窗口应用普通数组函数 pandas.rolling_apply(arg, window, func, min_periods=None, freq=None, center=False, args=(), kwargs={}) ...
c=b.rolling(window=2).apply(lambdax:np.linalg.det(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其实从上面的代码看起来很简单,想实现的就是对b进行滑动计算自定义函数 (window不一定非得是2,只是这里用了行列式函数,所以是2) 上面的代码肯定是运行不起来的,不然也不会费工夫写这篇博客了,其实解决问题的思路应该分成...
Rolling.apply(func[, raw, args, kwargs]):滚动功能适用 Rolling.aggregate(arg, args, *kwargs):使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。 Rolling.quantile(quantile[, interpolation]):滚动分位数。 Window.mean(args, *kwargs):计算值的窗口均值。 Window.sum(args, *kwargs):计算给定DataFrame或Series的...
如果安装了Numba，那么我们可以使用rolling和method='table'以及apply和engine='numba'，以便一次对所有列...