# 创建rolling对象并计算移动平均 rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean() print(rolling_mean) 滚动标准差 滚动标准差用于测量数据的波动性。通过rolling方法,可以计算滚动窗口内的标准差。 以下是一个示例: import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]}...
'high','low','close','volume']})# 测试np.where的效率begin_time=time.perf_counter()foriinrange(n_times):df['ma_1']=df['close'].rolling(20).mean()end_time=time.perf_counter()consume_time_where=end_time-begin_timeprint(f"rolling.mean耗费的时间:...
importpandasaspd# 创建示例数据框data={'value':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)# 自定义窗口大小window_sizes=[2,3,4]# 不同的窗口大小# 使用不同窗口大小执行滚动计算forwindow_sizeinwindow_sizes:rolling_mean=df['value'].rolling(window=window_size).mean()print(f'Rolling Mean ...
importpandasaspd#创建示例数据框data={'value':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)#自定义窗口大小window_sizes=[2,3,4]# 不同的窗口大小# 使用不同窗口大小执行滚动计算for window_size in window_sizes: rolling_mean = df['value'].rolling(window=window_size).mean() print(f'Rolli...
df.set_index('Date',inplace=True)df['Rolling_Sum_30D']=df['Sales_Qty'].rolling(window='30D',closed='right').sum()print(df) 输出: Sales_Qty Rolling_Sum Rolling_Mean Rolling_Sum_30D Date 2021-01-01 10 NaN NaN 10.0 2021-01-02 15 NaN NaN 25.0 ...
rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean() print(rolling_mean) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 滚动标准差 滚动标准差用于测量数据的波动性。通过rolling方法,可以计算滚动窗口内的标准差。 以下是一个示例: 复制 import pandas as pd ...
错误:回溯(最近一次调用最后一次):文件“C:\Program Files\Python36\lastmainprogram.py”,第 74 行,在 moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12) AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘rolling_mean ‘ 原文由 Pruce Uchiha 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议python...
在探讨pandas的pandas.rolling(n).mean()滚动求均值方法的效率时，首先通过图示直观呈现了其实现方式并非最优。个人尝试使用cython对此方法进行重新编译，结果显示，改进后的效率总体提升了三倍以上，显著优于原pandas实现。综上所述，pandas这一工具在普通研究分析场景中表现优异，但在追求高效率的生产环境中...
例子: 下面的示例将分别显示窗口大小为 2 和 3 的滚动平均值计算。 >>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) >>> s.rolling(2).mean() 0 NaN 1 1.5 2 2.5 3 3.5 dtype:float64 >>> s.rolling(3).mean() 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 3.0 dtype:float64相关...
https://pandas.pydata.org/docs/reference/window.html https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html 使用 一般在使用了移动窗口函数rolling之后,我们需要配合使用相关的统计函数,比如sum、mean、max等。使用最多的是mean函数,生成移动平均值。下面汇总了常用的统计相关函数: ...