rolling()函数用于根据指定的窗口大小对数据进行滑动窗口计算。通过这种方式,可以在数据集中生成时间序列的各种统计特征。以下是rolling()函数的基本语法: DataFrame.rolling(window,min_periods=1,center=False,win_type=None,on=None,axis=0,method='single') 1. 参数详细说明 以下是rolling()函数各个参数的说明: w...
rolling. skew()样本偏度 rolling. kurt()样本峰度 rolling. quantile()样本分位数(参数值为百分比) rolling. apply()这个自己可以定义函数来灵活运用。 rolling. cov()无偏协方差在数据处理中用于衡量两个变量的总体误差。 rolling. corr()相关系数, 它是研究变量之间线性相关程度的量 它的计算与取值原理如下: ...
在.rolling中的win_type参数生成了加权窗口,这些窗口通常用于滤波和频谱估计。win_type必须是一个字符串,对应于一个scipy.signal窗口函数。为了使用这些窗口,必须安装Scipy,并且必须在聚合函数中指定Scipy窗口方法接受的补充参数。 s = pd.Series(range(10)) s.rolling(window=5).mean() Out[71]: 0 NaN 1 NaN...
win_type:用于指定窗口类型,如矩形窗口或指数加权窗口。 3. 滚动计算示例 移动平均值 移动平均是滚动计算的常见应用之一。通过rolling方法,可以轻松计算时间序列数据的移动平均值。 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 原型为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.rolling(self,window,min_periods=None,center=False,win_type=None,on=None,axis=0,closed=None) 参数意义如下:window: 取值为 int, 或时间相关 offset类型 移动窗口的宽度,是指用于统计计算的观察值的个数。取值为int 时,每一个...
rolling(2, win_type ='triang').sum() # Print the returned Series object print(result) 输出:正如我们在输出中看到的那样,Series.rolling()函数已经成功地返回了一个序列对象,该对象已经找到了窗口大小为 2 的基础数据的总和。请注意,第一个值是一个缺失的值,因为它之前没有元素,所以无法执行求和。
win_type:用于指定窗口类型,如矩形窗口或指数加权窗口。 3. 滚动计算示例 移动平均值 移动平均是滚动计算的常见应用之一。通过rolling方法,可以轻松计算时间序列数据的移动平均值。 以下是一个示例: 复制 import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]} ...
用法:DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) 参数: window:移动窗口的大小。这是用于计算统计量的观察值的数量。每个窗口将是固定大小。如果其偏移,则这将是每个窗口的时间段。每个窗口的大小将根据time-period中包含的观察结果而...
语法:DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) 参数: window : 移动窗口的大小。这是用于计算统计量的观察数。每个窗口的大小都是固定的。如果它是一个偏移量,那么这将是每个窗口的时间段。每个窗口的大小将根据时间段中包含的观...
result=sr.rolling(2,win_type='triang').sum() # Print the returned Series object print(result) 输出: 正如我们在输出中看到的那样,Series.rolling() 函数成功返回了一个系列对象,该对象在窗口大小为 2 的情况下找到了基础数据的总和。请注意,第一个值是缺失值,因为有它之前没有元素,因此无法执行求和。