import pandas as pd 创建一个DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]}) 使用rolling函数计算滚动平均值: 代码语言:txt 复制 window_size = 3 # 窗口大小 df['rolling_mean'] = df['col1'].rolling(window_size...
= 0.22949341595210065deftest_func_time(n_rows,n_times=1000):df=pd.DataFrame({i:np.random.randn(n_rows)foriin['open','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...
df = pd.DataFrame(data) # 创建指数加权rolling对象并计算 rolling_ewm = df['value'].ewm (span=3).mean() print(rolling_ewm) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 自定义窗口 如果需要自定义窗口,可以使用rolling方法的window参数。 以下是一个示例,展示如何使用rolling方法的window参数来创...
df = pd.DataFrame(data) # 创建指数加权rolling对象并计算 rolling_ewm = df['value'].ewm (span=3).mean() print(rolling_ewm) 自定义窗口 如果需要自定义窗口,可以使用rolling方法的window参数。 以下是一个示例,展示如何使用rolling方法的window参数来创建自定义窗口: import pandas as pd # 创建示例数据框...
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None),参数含义如下图: rolling参数详解 用法代码演示 上面我们介绍了滑动窗口的概念及实现函数的参数,下面我们通过代码演示,依次展示各参数的作用。 import matplotlib.pylab as pltimport numpy as npimport ...
rolling 返回类型 rolling方法的返回类型为Rolling或RollingGroupby(当作用于分组数据时)。通常我们使用agg()、apply()、mean()等方法对返回的对象进行进一步操作。以下是一些主要的返回类型: Rolling:用于单个DataFrame的滑动窗口。 RollingGroupby:用于多组数据的滑动窗口。
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) # 创建rolling对象并计算滚动标准差 ...
pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None) arg : DataFrame 或 numpy的ndarray 数组格式 window : 指移动窗口的大小,为整数 freq : center : 布尔型,默认为False, 指取中间的 how : 字符串,默认为“mean”,为down- 或re-sampling ...
pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None) arg : DataFrame 或 numpy的ndarray 数组格式 window : 指移动窗口的大小,为整数 freq : center : 布尔型,默认为False, 指取中间的 how : 字符串,默认为“mean”,为down- 或re-sampling 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0) window: 移动窗口的大小。值可以是int(整数值)或offset(偏移)。如果是整数值的话,每个窗口是固定的大小,即包含相同数量的观测值。值为offset(偏移时长,eg:'2s')则指定了每个窗口包含的时间段,每个窗...