module+pandas+has+no+attribute+rolling
时间: 2023-10-06 15:09:06 浏览: 50
使用pandas的rolling_mean方法会报错"AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'rolling_mean'"。解决这个问题的方法是将代码改为使用rolling和mean方法来实现滚动均值计算,即将代码改为"temp = temp.rolling(2).mean()"。
在另一个问题中,使用FLAML自动化建模框架时,在fit方法的最后一行报错"AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'rolling_count'"。解决这个问题的方法是升级dask库,可以通过执行"pip install --upgrade dask"来升级dask库。升级dask后,问题得到解决。
还有一个问题中,使用了过时的pandas的rolling_mean方法,代码为"OBV_ma = pd.Series(pd.rolling_mean(OBV, n), name = xnam)"。为了解决这个问题,可以将代码改为使用rolling和mean方法,即"OBV_ma = pd.Series(OBV.rolling(n).mean(), name = xnam)"。
相关问题
module 'pandas' has no attribute 'rolling'
'pandas'模块中的'rolling_mean'函数已经被弃用,现在使用'rolling'函数来代替。如果你使用'rolling_mean'函数,会出现'module 'pandas' has no attribute 'rolling_mean''的错误。下面是一个使用'rolling'函数的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 使用rolling函数计算'A'列的移动平均值
df['A_rolling_mean'] = df['A'].rolling(window=2).mean()
# 打印DataFrame
print(df)
```
输出:
```
A B A_rolling_mean
0 1 10 NaN
1 2 20 1.5
2 3 30 2.5
3 4 40 3.5
4 5 50 4.5
```
上面的代码中,我们使用了'rolling'函数来计算'A'列的移动平均值,并将结果存储在新的列'A_rolling_mean'中。'rolling'函数的参数'window'指定了移动窗口的大小,这里我们使用了大小为2的窗口。
module 'pandas' has no attribute 'rolling _mean'
This error message indicates that there is a typo in the code, where there is an extra space between "rolling" and "_mean" in the attribute name. The correct attribute name is "rolling_mean" in pandas module. The following code snippet demonstrates how to use the rolling_mean method:
```python
import pandas as pd
# create a sample data frame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
# calculate the rolling mean of column A with window size 2
rolling_mean = df['A'].rolling(window=2).mean()
print(rolling_mean)
```
Output:
```
0 NaN
1 1.5
2 2.5
3 3.5
4 4.5
Name: A, dtype: float64
```
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