values=period)ifperiod >1:defcompound_returns(ret, n):return(np.nanmean(ret) +1)**(1./n) -1return_wide = pd.rolling_apply(return_wide, period, compound_returns, min_periods=1, args=(period,))
在rolling_apply中,我们可以使用lambda函数来定义需要在滚动窗口上应用的计算逻辑。 使用Pandas的rolling_apply lambda函数,可以在DataFrame的多列上进行滚动窗口计算。具体步骤如下: 使用rolling函数创建滚动窗口对象,指定窗口大小和其他参数。例如,可以使用df.rolling(window=3)创建一个窗口大小为3的滚动窗口对象。...
def func(array_first, array_second, param): return (np.min(array_first) + np.sum(array_second)) * param a = np.array([0, 1, 2, 3]) b = np.array([3, 2, 1, 0]) npext.rolling_apply(func, 2, a, b, n_jobs=2, param=-1) > array([nan, -5., -4., -3.]) 当然自...
示例3: test_rolling_apply ▲点赞 4▼ deftest_rolling_apply(self):ser = Series([]) assert_series_equal(ser, mom.rolling_apply(ser,10,lambdax:x.mean()))defroll_mean(x, window, min_periods=None, freq=None):returnmom.rolling_apply(x, window,lambdax: x[np.isfinite(x)].mean(), mi...
Pandas滑动窗口.rolling().apply() 详细教程与高级特性介绍 1. 基本概念 .rolling().apply()是pandas中用于在滚动窗口上应用自定义函数的方法。它由两部分组成: .rolling(): 创建一个滚动窗口对象 .apply(): 在滚动窗口上应用一个函数 2. 基本语法
在df.rolling.apply中生成多个输出可以通过以下步骤实现: 首先,确保你已经导入了pandas库,并创建了一个DataFrame对象df。 使用rolling函数对DataFrame对象df进行滚动操作。rolling函数接受一个窗口大小参数,用于指定滚动窗口的大小。 使用apply函数对滚动窗口中的数据进行自定义的操作。apply函数接受一个自定义函数作为参数,...
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...
rolling_obj = df['column_name'].rolling(window=window_size) 1. 其中: df['column_name']是数据框列的选择,表示我们要在哪个列上执行滚动计算。 window_size是窗口的大小,用于定义滚动窗口的大小。 常用参数 rolling方法还支持其他参数,包括: min_periods:指定每个窗口最小的非NaN值数量,用于处理边界效应。
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...
rolling().apply()的性能瓶颈通常在于它需要对每个滚动窗口应用自定义函数,这可能导致大量的循环操作。Pandas的底层实现虽然已经很高效,但在处理复杂逻辑或大规模数据时,性能仍可能受限。 2. 使用向量化操作替代apply中的循环逻辑 向量化操作是Pandas中提高性能的关键。尽可能使用Pandas内置的向量化函数来替代apply中的循环...