import pandas as pd def get_under_rolling(df,window,user,name):df[name] =df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]returndfif__name__ =='__main__':df= pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[2,3,4,5,6]})# 把b列向下取值作为新的c...
import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [5, 4, 3, 2, 1]} df = pd.DataFrame(data) # 创建rolling对象并计算滚动相关系数 rolling_corr = df['x'].rolling(window=3).corr(df['y']) print(rolling_corr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
我尝试对所有行使用 rolling.apply 函数,如下所示: df['new_col']= df[['Open']].rolling(2).apply(AccumulativeSwingIndex(df['High'],df['Low'],df['Close'])) 显示错误 或者 df['new_col']= df[['Open', 'High', 'Low', 'Close']].rolling(2).apply(AccumulativeSwingIndex) 仅传递...
# 创建rolling对象并计算滚动相关系数 rolling_corr = df['x'].rolling(window=3).corr(df['y']) print(rolling_corr) 4. 自定义滚动函数 apply方法 除了内置的滚动函数,还可以使用apply方法来应用自定义函数进行滚动计算。能够执行任何你需要的操作。 以下是一个示例: import pandas as pd # 创建示例数据框...
# 简单操作如果是pandas有的 就转为pandas再处理比较快 defrolling_window(a,window,axis=0): """ 返回2D array的滑窗array的array """ ifaxis==0: shape=(a.shape[0]-window+1,window,a.shape[-1]) strides=(a.strides[0],)+a.strides ...
如何设置rolling函数的窗口大小? 超级好用的移动窗口函数 最近经常使用移动窗口函数,觉得很方便,功能强大,代码简单,故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数,后接具体的函数,来显示该移动窗口函数的功能。 rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量 函数 代码语言:javascript 代码运行次数:...
pandas.rolling_kurt(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_apply 对移动窗口应用普通数组函数 pandas.rolling_apply(arg, window, func, min_periods=None, freq=None, center=False, args=(), kwargs={}) ...
Python pandas: apply a function to dataframe.rolling() Question: I have this dataframe: In[1]df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],[21,22,23,24,25]]) In[2]df Out[2]: ...
rolling_corr = df['x'].rolling(window=3).corr(df['y']) print(rolling_corr) 4. 自定义滚动函数 apply方法 除了内置的滚动函数,还可以使用apply方法来应用自定义函数进行滚动计算。能够执行任何你需要的操作。 以下是一个示例: import pandas as pd ...
python-替换代码中的pd.rolling_apply python pandas 我指的是下面链接中使用Pandas识别金融数据极值的代码 其中一个函数具有以下代码 def bear_market(symbol, window=90, correction = .2): return pd.rolling_apply(symbol, window, lambda x: x[-1]/x.max() < (1-correction)) 看起来rolling_apply现在...