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...
lambda函数应该接受一个数组作为输入,并返回一个标量值作为输出。例如,可以使用df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] + x[1] + x[2])来计算每个窗口中前三个元素的和。 这种方法可以应用于DataFrame的多列上,可以通过选择需要计算的列来实现。例如,可以使用df[['col1', 'col2']].rollin...
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...
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...
在滚动窗口对象上使用rolling_apply函数,传入lambda函数作为参数。lambda函数应该接受一个数组作为输入,并返回一个标量值作为输出。例如,可以使用df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] + x[1] + x[2])来计算每个窗口中前三个元素的和。 这种方法可以应用于DataFrame的多列上,可以通过选择需要计算的...
在滚动窗口对象上使用rolling_apply函数,传入lambda函数作为参数。lambda函数应该接受一个数组作为输入,并返回一个标量值作为输出。例如,可以使用df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] + x[1] + x[2])来计算每个窗口中前三个元素的和。 这种方法可以应用于DataFrame的多列上,可以通过选择需要计算的...
lambda函数应该接受一个数组作为输入,并返回一个标量值作为输出。例如,可以使用df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] + x[1] + x[2])来计算每个窗口中前三个元素的和。 这种方法可以应用于DataFrame的多列上,可以通过选择需要计算的列来实现。例如,可以使用df[['col1', 'col2']].rolling(wi...