rolling_mean1 = x1.rolling(window=window_size).mean() rolling_mean2 = x2.rolling(window=window_size).mean()是否改变原数据
时间: 2024-04-17 21:23:21 浏览: 81
不,`rolling_mean1`和`rolling_mean2`不会改变原始数据`x1`和`x2`。
在上述代码中,`rolling_mean1`和`rolling_mean2`是通过对原始数据进行滚动平均值计算得到的新的Series对象。滚动平均值的计算是基于原始数据的,并使用滑动窗口的大小来确定计算平均值的范围。
由于滚动平均值是基于原始数据计算而来的,它们只是提供了一个新的Series对象,而不会修改原始数据。因此,`rolling_mean1`和`rolling_mean2`是基于原始数据的滚动平均值,而原始数据本身不会被改变。
如果需要对原始数据进行修改,可以将滚动平均值重新赋值给原始数据变量,例如`x1 = x1.rolling(window=window_size).mean()`。这样可以将滚动平均值应用到原始数据上,并替换原始数据。但需要注意,这样做会导致原始数据的丢失,并且可能影响后续的计算或分析。
相关问题
rolling_mean1 = x1.rolling(window=window_size1).mean() rolling_mean2 = x2.rolling(window=window_size2).mean()计算的结果是一个值还是许多值?
`rolling_mean1`和`rolling_mean2`的计算结果是一个包含许多值的对象,而不是单个值。
使用`rolling()`函数计算滚动均值时,会在每个时间窗口内计算平均值,并返回一个与原始数据相同长度的对象。每个窗口的平均值都会被计算并存储在结果对象中。因此,`rolling_mean1`和`rolling_mean2`都是包含许多值的序列,其长度与原始数据的长度相同。
可以通过索引或切片操作来访问特定时间窗口中的滚动均值值,或者使用该对象进行进一步的计算和分析。
解释这段代码data = data.fillna(data.rolling(window_size, min_periods=1).mean())
这段代码的作用是用滑动窗口的方式对DataFrame中的缺失值进行插值,即用窗口中的非缺失值的平均值来填充缺失值。
具体来说,这段代码首先使用fillna函数将DataFrame中的缺失值标记为NaN,然后使用rolling函数对DataFrame进行滑动窗口操作,其中window_size指定了窗口的大小,min_periods指定了窗口中必须要有的非缺失值的最小数量。接着,使用mean函数对每个窗口中的非缺失值进行求平均,得到一个与原DataFrame形状相同的新DataFrame,其中缺失值被用平均值填充。最后,将新的DataFrame赋值给原来的DataFrame,完成缺失值的插值。
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