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对...
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 3D_MA 0 1 NaN 1 2 NaN 2 3 2.0 3 4 3.0 4 5 4.0 5 6 5.0 6 ...
c=b.rolling(window=2).apply(lambdax:np.linalg.det(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其实从上面的代码看起来很简单,想实现的就是对b进行滑动计算自定义函数 (window不一定非得是2,只是这里用了行列式函数,所以是2) 上面的代码肯定是运行不起来的,不然也不会费工夫写这篇博客了,其实解决问题的思路应该分成...
pandas DataFrame rolling 后的 apply 只能处理单列,就算用lambda的方式传入了多列,也不能返回多列 。想过在apply function中直接处理外部的DataFrame,也不是不行,就是感觉不太好,而且效率估计不高。 这是我在写向量化回测时遇到的问题,很小众的问题,如果有朋友遇到可以参考我这个解决方案。内容来自于 StockOverFlow...
如果安装了Numba，那么我们可以使用rolling和method='table'以及apply和engine='numba'，以便一次对所有列...
dataframe['status'] = dataframe['num'].rolling(3).apply(lambdax: 1ifx[0] == x[1]andx[1] == x[2]else0, raw=True) dataframe_num= dataframe[dataframe['status'] == 1] 其中,dataframe_num是满足条件的数据。rolling的窗口大小为3,apply函数是对窗口内的数据进行处理。raw=True表示处理的数据...
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...
gross_np_ret = pd.rolling_apply(gross_ret, n,lambdax: x.prod())returngross_np_ret -1 开发者ID:davidells,项目名称:mypy,代码行数:7,代码来源:util.py 示例6: rolling_functions_tests ▲点赞 1▼ defrolling_functions_tests(p, d):# Old-fashioned rolling APIassert_eq(pd.rolling_count(p,...
f = lambda df: df.sum(1) roll(df, 2, group_keys=False).apply(f) roll 1 0 532.345 1 531.830 2 0 531.830 1 531.115 3 0 531.115 1 530.780 4 0 530.780 1 530.850 dtype: float64 原文由 piRSquared 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有...
rolling.apply con Lambda Considere el siguiente código: from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas as pd import numpy as np def test(df): return np.mean(df) sc = StandardScaler() tmp = pd.DataFrame( np.random.randn(2000, 2) / 10000, index=pd.date_range("2001-01-01...