python rolling windows 选行业

以下是一个使用Python进行滚动窗口分析的示例，以筛选行业数据为例：

import pandas as pd

# 读入行业数据
df = pd.read_csv('industry_data.csv', index_col=0)

# 将数据按行业分组
grouped = df.groupby('industry')

# 定义滚动窗口大小和步长
window_size = 5
step = 2

# 对每个行业进行滚动窗口分析
for industry, data in grouped:
    # 对每个指标进行滚动窗口计算
    for col in data.columns:
        # 计算滚动窗口均值
        data[f'{col}_rolling_mean'] = data[col].rolling(window_size).mean()
        # 计算滚动窗口标准差
        data[f'{col}_rolling_std'] = data[col].rolling(window_size).std()
        # 计算滚动窗口最大值
        data[f'{col}_rolling_max'] = data[col].rolling(window_size).max()
        # 计算滚动窗口最小值
        data[f'{col}_rolling_min'] = data[col].rolling(window_size).min()
        
    # 选择特定时间范围内的数据
    selected_data = data.loc['2010-01-01':'2015-12-31']
    # 每隔指定步长输出一次结果
    for i in range(0, len(selected_data), step):
        print(f'Industry: {industry}, Date: {selected_data.index[i]}, Data: {selected_data.iloc[i]}')

在上面的示例中，我们首先读入行业数据，并将其按照行业进行分组。然后，我们对每个行业中的每个指标进行滚动窗口计算，并将计算结果存储在新的列中。接着，我们选择特定时间范围内的数据，并每隔指定步长输出一次结果。最后，我们可以根据需要进一步分析结果或者将其保存到文件中。