rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean() print(rolling_mean) 滚动标准差 滚动标准差用于测量数据的波动性。通过rolling方法,可以计算滚动窗口内的标准差。 以下是一个示例: import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]} df = pd.DataFrame(data) # ...
'high','low','close','volume']})# 测试np.where的效率begin_time=time.perf_counter()foriinrange(n_times):df['ma_1']=df['close'].rolling(20).mean()end_time=time.perf_counter()consume_time_where=end_time-begin_timeprint(f"rolling.mean耗费的时间:...
滚动平均值不包括当前行,只计算窗口内的数据。 在Pandas中,可以使用rolling函数来计算滚动平均值。首先,需要创建一个Pandas的DataFrame对象,该对象包含要计算滚动平均值的数据。然后,可以使用rolling函数指定窗口大小,并调用mean函数计算滚动平均值。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd #...
使用rolling函数计算滚动平均值: 代码语言:txt 复制 rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean() 其中,window参数指定了滚动窗口的大小,这里设置为3表示计算过去3天的滚动平均值。 打印结果: 代码语言:txt 复制 print(rolling_mean) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 date 2022-01-01 NaN 2022-0...
rolling_系列是pandas的函数,不是DataFrame或Series对象的方法,其格式为pd.rolling_mean(D,k),其中每k列计算一次平均值,滚动计算。 新版用DataFrame.rolling(...).mean()取代了pd.rolling_mean(DataFrame,...) 1. 简单移动平均 在移动窗口上计算的各种统计函数也是一类常见于时间序列的数组变换。我们将他们称谓移...
例子: 下面的示例将分别显示窗口大小为 2 和 3 的滚动平均值计算。 >>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) >>> s.rolling(2).mean() 0 NaN 1 1.5 2 2.5 3 3.5 dtype:float64 >>> s.rolling(3).mean() 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 3.0 dtype:float64相关...
df['Rolling_Max']=df['Sales_Qty'].rolling(window=3).max()df['Rolling_Min']=df['Sales_Qty'].rolling(window=3).min()df['Rolling_Std']=df['Sales_Qty'].rolling(window=3).std()print(df) 输出: Sales_Qty Rolling_Sum Rolling_Mean Rolling_Sum_30D Rolling_Max Rolling_Min Rolling_Std...
importpandasaspd# 创建示例数据框data= {'value': [1,2,3,4,5]}df = pd.DataFrame(data)# 创建rolling对象并计算移动平均rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean()print(rolling_mean) 滚动标准差 滚动标准差用于测量数据的波动性。通过rolling方法,可以计算滚动窗口内的标准差。
在探讨pandas的pandas.rolling(n).mean()滚动求均值方法的效率时，首先通过图示直观呈现了其实现方式并非最优。个人尝试使用cython对此方法进行重新编译，结果显示，改进后的效率总体提升了三倍以上，显著优于原pandas实现。综上所述，pandas这一工具在普通研究分析场景中表现优异，但在追求高效率的生产环境中...
# 指定窗口大小为5,步长为2 rolling_mean = s.rolling(window=5, min_periods=1).mean() print(rolling_mean) 每5个数据做一个平均,min_periods决定了有多少个NaN值,如果定义为1的话,就是在数据窗口内没有NaN值,就是不管数据有没有到5,都开始做平均计算。