python对14组数据进行滑动窗口截取

Python中可以使用内置的`pandas`库方便地对数组或列表进行滑动窗口截取，特别是当数据存储在`pandas.DataFrame`或`pandas.Series`中时。`pandas`提供了一个函数`rolling()`，它能够创建一个移动窗口迭代器。

例如，如果你有一个名为`data`的Series，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 data 是一个包含时间序列数据的 Series
data = pd.Series(range(1, 15))

# 设定窗口大小为3（例如每3个连续值作为一个窗口）
window_size = 3
window_data = data.rolling(window=window_size)

# 每次迭代会得到一个新的窗口数据子集
for window in window_data:
    print(window)

这将逐个打印出从第一个到第12个元素的每个3个元素的子集（因为最后一个窗口只有两个元素）。如果你想获取每个窗口的平均值、最大值等统计信息，可以在`rolling()`后面添加聚合函数，如`.mean()`或`.max()`。

相关问题

python读取15张14行3700列数据，如何对14组数据同时进行滑动窗口截取，

在Python中，你可以使用pandas库来处理这类数据，特别是它的`rolling`函数非常适合进行滑动窗口操作。假设你有15张14行3700列的数据存储在一个DataFrame中，每个DataFrame代表一组数据，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保所有15张数据都已经整合到一个大的DataFrames列表或者字典中，比如`data_list`，其中`data_list[i]`是第i组数据。

import pandas as pd

# 假设你的数据已经存储在这个格式中
data_list = [your_large_dataframe_1, your_large_dataframe_2, ..., your_large_dataframe_15]

2. 对于每组数据，应用滚动窗口，例如计算每组数据过去10行的数据滑动平均或移动平均，可以这样做：

window_size = 10  # 滑动窗口大小
for i, df in enumerate(data_list):
    window_df = df.rolling(window=window_size).mean()  # 这里以平均为例，其他统计如sum、count等类似
    # 如果需要保留原数据的位置，可以用df.rolling().apply(your_function)替换，并指定apply函数
    window_df.name = f"Window_{window_size}_average_of_group_{i+1}"  # 添加标签区分不同的窗口结果

3. 结果会是一个新的DataFrame集合，包含了所有组的滑动窗口结果。如果你想要一次性保存它们，可以将结果存储回文件或者另一个结构中。

注意，由于每次滚动都会生成一个新的DataFrame，如果数据量非常大，可能会占用大量内存。在实际操作时，你可能需要考虑内存管理和优化。

如何以规定窗口大小、步长对14列数据进行滑动窗截取

在Pandas中，如果你想对14列数据按照规定的窗口大小和步长进行滑动窗口截取，可以使用`rolling`函数配合切片操作。假设你的DataFrame叫做`df`，每一列代表一个时间序列，窗口大小为`window_size`，步长为`step_size`，步骤如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含14列的时间序列 DataFrame
window_size = 7  # 窗口大小，例如7天
step_size = 3   # 步长，例如每3天向前移动一次窗口

# 创建一个空的结果DataFrame来存储滑动窗口的结果
result = pd.DataFrame()

# 遍历每列数据并应用滚动窗口
for col_name in df.columns:
    rolling_col = df[col_name].rolling(window=window_size, min_periods=1)  # 设置最小周期防止缺失值影响
    for i in range(0, len(df), step_size):
        sliced_window = rolling_col[i:i+window_size]  # 截取窗口
        result[f"{col_name}_window_{i//step_size}"] = sliced_window.mean()  # 计算平均值，也可以选择其他聚合函数
        
# 结果DataFrame `result`现在包含了14列，每列对应原始列的一个滑动窗口结果

这段代码会按每3天的步长（可以根据需要调整步长），对每个14列的时间序列数据依次计算出窗口内的平均值。如果步长不为1，你也可以用`rolling(col_name, window=window_size)`直接得到每个滑动窗口的Series，再根据实际需求进一步处理。