rolling函数用法
时间: 2023-02-16 10:09:42 浏览: 72
rolling函数是pandas库中的一个函数,用于对时间序列数据进行移动窗口计算。它可以计算指定区间内的均值、标准差、最大值、最小值等。
用法示例:
```
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算过去3个数据的平均值
data.rolling(3).mean()
# 计算过去5个数据的标准差
data.rolling(5).std()
```
参数:
- window:窗口大小
- min_periods:最小计算数据量
- center:True 则窗口以数据点为中心,False则以首位为中心。
- win_type : 滑动窗口的类型,如:boxcar, triang, blackman, parzen, bohman, bartlett, blackmanharris, nuttall, barthann, kaiser (可选)
详细用法可以参考pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html
相关问题
pandas rolling函数
pandas中的rolling函数是一个基于滑动窗口的函数,用于对数据进行滑动窗口计算。它可以在DataFrame和Series对象上使用,并且可以对多个列进行滚动计算。rolling函数的语法如下:
```python
rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
```
其中,window参数指定滑动窗口的大小,min_periods参数指定窗口中的非缺失值的最小数量,center参数指定窗口是否居中对齐,win_type参数指定窗口类型,on参数指定要进行滚动计算的列名,axis参数指定要进行滚动计算的轴,closed参数指定窗口是否包含边界。
rolling函数支持的滚动计算方法包括sum、mean、median、min、max、std、var、cov、corr等。可以使用如下代码进行调用:
```python
df.rolling(window=2).sum()
```
这将对DataFrame对象df的所有列进行滑动窗口计算,窗口大小为2,计算方法为sum。
df.rolling的用法
pandas中的rolling函数可以用于数据的滑动窗口计算,即对一定数量的连续数据进行计算。rolling函数的语法格式如下:
```
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
```
其中,常用参数解释如下:
- window:窗口大小,即计算数据的连续数量。
- min_periods:窗口大小不足时的最小值数量。
- center:是否将窗口中心对齐,默认为False。
- win_type:窗口类型,默认为None,即等权重窗口。
- on:指定用于计算的列,默认为None,即对所有列进行计算。
- axis:指定轴方向,默认为0,即对行进行计算。
- closed:指定窗口是否包含边界,默认为None,即左闭右闭。
rolling函数可以与其他函数一起使用,如mean、sum等,实现不同的滑动窗口计算。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
print(df)
# 对数据进行滑动窗口计算,计算窗口大小为2的均值
df_rolling = df.rolling(window=2).mean()
print(df_rolling)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 2
1 2 4
2 3 6
3 4 8
4 5 10
A B
0 NaN NaN
1 1.5 3.0
2 2.5 5.0
3 3.5 7.0
4 4.5 9.0
```
可以看到,滑动窗口计算后的结果中,前两个值为NaN,因为窗口大小不足。后面的值则为对应窗口中数据的均值。