让我们通过一些示例来深入了解.rolling().apply()的使用: 示例1:计算移动平均 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})# 计算3天移动平均df['3D_MA']=df['A'].rolling(window=3).apply(lambdax:np.mean(x))print(df) 输出: A...
DataFrame, apply_func: callable, window: int, return_col_num: int, **kwargs): """ rolling with multiple columns on 2 dim pd.Dataframe * the result can apply the function which can return pd.Series with multiple columns call apply function with numpy ndarray :param return_col_num: 返回...
values=period)ifperiod >1:defcompound_returns(ret, n):return(np.nanmean(ret) +1)**(1./n) -1return_wide = pd.rolling_apply(return_wide, period, compound_returns, min_periods=1, args=(period,))
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
DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,它是一个二维表格,类似于Excel中的数据表。DataFrame的多列上的Pandas.rolling_apply lambda是一种在多列上使用滚动窗口函数进行计算的方法。 滚动窗口函数是一种在时间序列或数据表中,对一定窗口大小内的数据进行计算的方法。Pandas库中的rolling函数可以用来创建滚动窗口...
它与普通的不同**kwargs,这里基本上rolling.apply它是一个在字典中接受关键字参数的参数。 文件rolling.apply: kwargs:字典,默认无。 要传递给 func 的关键字参数。 df_test['amount'].rolling(3).apply(rule, kwargs={'mean':mean}) 0 NaN 1 NaN 2 -3.0 3 0.0 4 3.0 Name: amount, dtype: float...
(results.params['const'])returnresults.params['HC.SHF']# 滚动回归beta=rb_shf.rolling(120).apply(rolling_ols,raw=False)# 调整结果输出格式beta.dropna(inplace=True)beta.name='beta'global_alpha=pd.Series(global_alpha,index=beta.index,name='alpha')res=pd.concat([global_alpha,beta],axis=1)...
1 Rolling.apply(func, raw=False, engine=None, engine_kwargs=None, args=None, kwargs=None) Calculatethe rollingcustom aggregation function. 函数主要参数 func:function Must produce a single value from an ndarray input if raw=True or a single value from a Series if raw=False. Can also accept...
Apply rolling updates to a service In a previous step of the tutorial, you scaled the number of instances of a service. In this part of the tutorial, you deploy a service based on the Redis 7.4.0 container tag. Then you upgrade the service to use the Redis 7.4.1 container image using...
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 复制 pandas.rolling_quantile(arg,window,quantile,min_periods=None,freq=None,center=False) ...