# 创建rolling对象并应用自定义函数 def calculate_rolling_difference(data): return data.diff() rolling_diff = df['value'].rolling(window=2).apply(calculate_rolling_difference) print(rolling_diff) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9
第一个的话,获得rolling的subset,然后对各个subset依次进行操作,这里要说一点的是,对于dataframe直接做操作的apply,里面的x对应的是df的一行或者一列,那直接rolling后获得的是一个rolling对象,这个时候的x其实是一个index
df的index是日期,有两列,分别是HS300日收益率,及指数y的日收益率#%%滚动回归y=df[['指数y_return']]#不得不用到的一个global变量,也就是回归的y#首先定义一下apply里要用到的函数defrolling_regression(df_x):#df_x是rolling取出来的回归的x,是一个50乘1的dfglobalyindex_x...
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列df= get_under_roll...
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...
nan return decorated def panel_rolling_apply( df, time_col, id_col, value_col, window, apply_func, rolling_kargs={}, dropna=True, fillna_value=None, fillna_method='ffill', parallel=False, min_periods=None ): """面板数据转换成矩阵数据,rolling apply,然后再转换回面板数据。支持并行。"""...
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef _moving_average(df, period):wma_1 = df['Adj Close'].rolling(window=period//2).apply(lambda x: np.sum(x * np.arange(1, period//2 + 1)) / np.sum(np.arange(1, period//2 + 1)), raw=True)wma_2 = df[...
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={}) ...
rolling_apply 对移动窗口应用普通数组函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.rolling_apply(arg, window, func, min_periods=None, freq=None, center=False, args=(), kwargs={}) rolling_quantile 移动窗口分位数函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.ro...
pd.rolling() 窗口移动 expanding 累进 概念: 为了提升数据的准确性,将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间,用区间来进行判断,这个区间就是窗口。移动窗口就是窗口向一端滑行,默认是从右往左,每次滑行并不是区间整块的滑行,而是一个单位一个单位的滑行。