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...
在编写向量化回测的过程中，我遇到了一个特定问题：使用 pandas DataFrame 的 rolling 后的 apply 只能处理单列，即使尝试以 lambda 的方式传递多列参数，也难以返回多列结果。同时，将 apply 函数内部的 DataFrame 转换为直接操作外部 DataFrame 的方式，虽然可行，但操作过程并不直观，且效率可能不高。针...
1、为了返回多个返回值，只需在return关键字后跟多个值(依次用逗号分隔)。 def date(): import dat...
如果它是一个矩阵,那么就会返回一个数组。最后,如果它是一个列表,那么将返回一个列表的列表。 我们先从predict()函数中收集条件平均值。 我们可以使用滚动原点从模型中产生预测结果。比方说,我们想要三步预测和8个原点,所有其他参数的默认值。 predro(x, h , orig ) apply(abs(holdo - pred),1,mean) / ...
df['MA53']=df['close'].rolling(5).sum().apply(np.sqrt) 1. 4.计算5日成交量均值的累积 df['MA54']=df['volume'].rolling(5).mean().cumsum() 1. 5.对’close’列求均值同时对’volume’求和 df.rolling(3).agg({"volume": "sum", "close": "mean"}) ...
7. apply函数apply是一个自由度很高的函数,对于Series,它可以迭代每一列的值操作。对于DataFrame,它可以迭代每一个列操作: >>> df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head() #可以使用lambda表达式,也可以使用函数 0 34.0! 1 32.5! 2 87.2!
rolling函数返回的是window对象或rolling子类,可以通过调用该对象的mean(),sum(),std(),count()等函数计算返回窗口的值,还可以通过该对象的apply(func)函数,通过自定义函数计算窗口的特定的值,具体可看文档。 从以上可以看出,rolling的窗口可以向前取值,向两边取值,但是没有向后取值,实际上只需要把原序列倒序排列后...
然后,我们使用rolling函数并将apply方法与lambda函数结合使用,将权重向量应用于滚动窗口中的数据,并计算加权移动平均值。 第四步:使用rolling函数计算滚动相关性 除了计算移动平均值,我们还可以使用rolling函数计算滚动相关性。这对于研究时间序列数据中的相关性变化非常有用。在下面的示例中,我们将计算时间序列数据的滚动...
07_apply rolling updates to a service 在上一个小节,我们在一个服务中,扩容了多个实例。 在这个小节,我们来部署一个服务,基于redis3.0.6容器镜像。 然后通过滚动升级,升级到redis3.0.7 docker machine ssh manager1 在swarm中部署 redis3.0.6 ,并配置swarm 10秒的更新延迟...
a我需要在香港呆多长时间才能申请去UIUC进行学习和研究 I need to stay the long time in Hong Kong to be able to apply for UIUC to carry on the study and the research[translate] a所以还是算了吧 Therefore considers as finished[translate] ...