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...
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...
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...
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...
column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，...
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...
应用rolling操作:我们使用rolling方法创建一个窗口大小为3的滚动窗口,并通过apply方法将自定义函数weighted_mean应用于该窗口。 存储和打印结果:计算结果被存储在rolling_weighted_mean列中,并打印整个DataFrame以查看结果。 输出结果将显示原始DataFrame以及新计算的rolling_weighted_mean列。由于窗口大小为3,因此前两行(索引...
int Minimum number of observations in window required to have a value. Returns --- Series or DataFrame, if more than one column ''' def f(x): '''Function to apply that actually computes the rolling mean''' if center == False: dslice = col[x-pd.datetools.to_offset(window).delta+...
0.3440374 0.000880 121400.22 4 0.227790def test(x): print("---") x =df.rolling(2, axis=0).apply(test 浏览13提问于2019-07-16得票数0 1回答 数据库调用过多- NHibernate 、、 我有一个循环遍历记录并对每个记录执行select的方法。我想要一些指导,以便所有的查询被聚合并在一次往返中发送到数据库...
一个含有多个元素的数组，有多种排序方式。它可以升序排列，可以降序排列，也可以像我们以前章节说过的，...