Python pandas.DataFrame.expanding函数方法的使用 levizhong no pain,no gain 1 人赞同了该文章 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷
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df = pd.DataFrame(data)# 显示原始 DataFrameprint(df)# 使用 agg 方法应用自定义的聚合函数df['A_expanding_agg'] = df['A'].expanding().agg(lambdax: x.mean() + x.std()) print(df)
使用pandas时间窗口函数rolling完成量化交易之移动平均线 rolling(官方文档) window int,窗口大小,int个观测点min_periods需要有值的观测点的最小数量,决定显示状态,=1表示每个观测点都有值freqcenter把窗口的标签设置为居中,defaultFalse–>居右win_type窗口的类型,扩展资料axisdefault0:对列进行操作 机器学习预备-Panda...
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Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.expanding方法的使用。