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. 10. 11. 12. 在这个示例中,使用diff方法来计算差值,然后将其应用到rolling对象上。 计算滚动百分比...
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...
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
在Python中,使用Pandas库的rolling方法可以实现数据的滚动计算,包括连乘操作。不过,Pandas的rolling方法本身并没有直接提供连乘的函数,但你可以通过apply方法自定义一个连乘函数来实现这一需求。 以下是一个示例代码,展示了如何使用Pandas的rolling方法和apply方法来实现滚动连乘: python import pandas as pd # 创建一个示...
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_kurt 移动窗口的峰度(四阶矩) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.rolling_...
from numpy_ext import rolling_apply def rolling_regression(s1,s2): reg=LR().fit(pd.DataFrame(s1),pd.DataFrame(s2)) return reg.coef_[0][0] BETA_temp=df.dropna() #需要首先把na删去,才可以进行rolling t2=rolling_apply(rolling_regression,50,BETA_temp.HS300_return.values,BETA_temp.指数y_re...
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...
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 ...
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 import pandas as pd import numpy as...