apply() apply cov() 协方差 corr() 相关性 在Rolling对象上调用方法,返回计算结果: r.mean() dr.sum() (2)aggregate运算 dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000), columns=['A', 'B', 'C']) r = dfa.rolling(window=60,min_periods...
eq(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的等于,逐元素执行(二进制运算符eq)。 equals(other) 测试两个对象是否包含相同的元素。 eval(expr, *[, inplace]) 计算描述DataFrame列操作的字符串。 ewm([com, span, halflife, alpha, ...]) 提供指数加权(EW)计算。 expanding([min_periods, axis, me...
方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e.DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callablesDataFrame.transform(func, *args,...
扩展均值从时间序列的起始位置开始时间窗口,并增加窗口的大小,直到涵盖整个序列, expanding()函数的参数,与rolling()函数的参数用法相同;DataFrame.expanding(min_periods = 1,center = False,axis = 0) 就是rolling 的阉割版。。。只设置最小的观测值数量,类似cumsum()函数的累计求和,其优势在于还可以进行更多的聚...
DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 1. 2属性和数据 DataFrame.axes #index: 行标签;columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每一列的 数据类型float64:dense ...
expanding函数 这是一个窗口函数,实现的是一种类似累计求和的功能 DataFrame.expanding( min_periods=1, center=None, axis=0, method='single') min_periods:每个窗口最少包含的观测值数量,小于该数量的窗口结果为NA。值可以是int,默认None。offset情况下,默认为1 center:把窗口的标签设置为居中,布尔型,默...
DataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method. 函数应用&分组&窗口 方法描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数 DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise...
DataFrame() df data=None 2D数据或字典 index=None 索引 columns=None 列标签 dtype=None 数据类型 copy=False 是否复制数据 属性及底层数据结构 .as_matrix() ndarray columns=None 返回指定列(默认全部) .get_dtype_counts() 返回dtype的计数结果 .get_ftype_counts() 返回ftype的计数结果 .select_dtypes(...
要计算扩展窗口平均(expanding window mean),可以使用expanding而不是rolling。“扩展”意味着,从时间序列的起始处开始窗口,增加窗口直到它超过所有的序列。apple_std250时间序列的扩展窗口平均如下所示: 对DataFrame调用rolling_mean(以及与之类似的函数)会将转换应用到所有的列上: ...
>>> import pandas as pd >>> funcs = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) if 'a'<=_[0]<='z'] >>> len(funcs) 211 >>> for i,f in enumerate(funcs,1): print(f'{f:18}',end='' if i%5 else '\n') abs add add_prefix add_suffix agg aggregate align all any append apply app...