In [103]: transformed = ts.groupby(lambda x: x.year).transform( ...: lambda x: (x - x.mean()) / x.std() ...: ) ...: 标准化之后,均值为0,方差为1 # 原始数据 In [104]: grouped = ts.groupby(lambda x: x.year) In [105]: grouped.mean() Out[105]: 2000 0.442441 2001 0...
apply后面的参数不是属性名,而是一个函数! sum 是一个内建函数,lambda x:x.mean() 是一个自定义的匿名函数,而mean并没有在当前作用域定义(虽然他是某个对象的方法名),因此不行。如果这样写或许更容易理解: def mean(x): x.mean() df.groupby('key').apply(mean)有用1 回复 查看全部 1 个回答 推荐...
rolling_corr=returns.rolling(window=window).corr(pairwise=True) #计算每个时间点的平均交叉相关性 rolling_corr_mean=rolling_corr.groupby(level=0).mean().mean(axis=1) returnrolling_corr_mean #计算滚动窗口交叉相关性 window=60#定义滚动窗口大小 rolling_corr_mean=rolling_cross_correlation(rets,window...
可以在series or dataframe 上通过一个window(以一个区间的数字来表示)进行调用。 这个就是苹果股价及250日的MA(移动平均线,,就是把某段时间的股价加以平均,再依据这个平均值作出平均线图像) rolling(250) 与groupby 的行为类似,但是他创建的对象是根据250 日滑动窗口分组而不是直接分组(啊。。这。。)。因此这里...
rolling 现在开始绘制滚动平均值 根据官方文档,我们主要设置窗口大小就可以了。 #注意在滚动之后是要设置聚合函数的,expanding一样,跟groupby操作类似 df.rolling(7).mean().head(10) 可以看到前6天是没有值的,原因是前6天都没有之前的7天数据,所以是nan。
问Python -熊猫: Rollingmean命令不起作用ENCSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。
python dataframe分组后求mean报错 dataframe分组求平均,16_Pandas.DataFrame计算统计信息并按GroupBy分组可以通过andas.DataFrame和pandas.Series的groupby()方法对数据进行分组。可以汇总每个组的数据,并且可以通过任何函数计算或处理统计信息,例如平均值,最小值,
df = df.rolling(smooth_n).sum().dropna(how='all') else: df = df.rolling(smooth_n).mean().dropna(how='all')print(df.shape) df.head() 然后用 tslearn 建立我们的聚类模型了: ifmodel=='kshape': model = KShape(n_clusters=n_clusters, max_iter=10, n_init=2).fit(X)elifmodel==...
data.mean(dim="time")data.mean(dim="lat","lon") 此外,如min(取最小值),max(取最大值),sum(求和),std(求标准差)等也可以实现降维,大家可以自己摸索。 xarray–分割数据(以nc文件为例) 在分割数据过程中,需要用到groupby()实现对于按季节、按月份的分割等待操作。
group_.groupby('Name').mean().mean(axis=1) Name X 18.444444 Y 20.666667 dtype: float64 np.mean([3,6,34,4,8,63,7,7,34]) = 18.444444 但对于std not,不起作用,因为它给出了3列std的std。 group_.groupby('Name').std().std(axis=1) ...