使用rolling apply计算两列和的累计生成新列

可以使用`rolling`函数和`apply`方法来实现这个功能。假设你有一个名为`df`的数据框，其中包含两列需要相加，并生成新列的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用rolling apply计算两列和的累计生成新列
df['C'] = df.rolling(window=2).apply(lambda x: x[0]+x[1], raw=True)

print(df)

输出结果：

   A   B     C
0  1   6   NaN
1  2   7   8.0
2  3   8  10.0
3  4   9  12.0
4  5  10  14.0

在上面的代码中，我们使用了`rolling`函数来创建一个滚动窗口，然后使用`apply`方法在每个窗口上进行操作。在这种情况下，我们使用了一个lambda函数来计算两列的和，并在新列`C`中存储结果。需要注意的是，我们将`raw`参数设置为`True`，以确保传递给lambda函数的参数是一个NumPy数组，而不是一个Series对象。

相关问题

rolling apply

Rolling apply 是一种常见的数据处理方法，它可以在滑动窗口内对数据进行函数操作。具体来说，rolling apply 可以将一个函数应用到数据的滑动窗口中，并生成新的数据。这个方法通常用于时间序列数据或者在处理数据时需要考虑数据的顺序。

在 Python 中，pandas 库提供了 rolling() 和 apply() 方法来实现滚动应用。rolling() 方法用于指定滑动窗口的大小，apply() 方法则用于指定要应用的函数。

例如，下面的代码演示了如何使用 rolling apply 方法计算一个序列的平均值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算滑动窗口内的平均值
rolling_mean = data.rolling(window=2).apply(lambda x: x.mean())

print(rolling_mean)

输出结果如下：

0    NaN
1    1.5
2    2.5
3    3.5
4    4.5
dtype: float64

可以看到，rolling apply 方法将窗口大小设置为 2，然后计算每个滑动窗口内的平均值。最终生成了一个新的序列，其中第一个元素为 NaN，因为第一个窗口只有一个元素。

rolling shutter计算

滚动快门是一种用于摄影和录像的技术，它通过快速捕捉图像上的一系列小块来创建动态图像。与全局快门相比，滚动快门的工作原理是分别从图像的顶部到底部一行一行地读取。它的计算过程如下：

首先，相机的感光元件会按照设定的帧率开始逐行地拍摄图像。在每一行的曝光时间内，感光元件会记录每个像素的亮度值。然后，相机使用某种算法将这些亮度值转换为灰度级或者彩色图像。

在图像捕捉过程中，由于滚动快门是逐行读取的，每一行的曝光时间是有一定差异的。这就导致了图像上移动的物体在不同行上有不同的位置。

当物体移动速度很快时，滚动快门效应很明显。这是因为物体在连续的行曝光时间内移动了一个很小的距离，从而在图像上产生了形变和扭曲的效果。

为了计算滚动快门效应，需要知道相机的曝光时间、感光元件行读取速度以及物体移动的速度和方向。然后，可以使用这些数据来确定物体在每一行的位置，从而得到最终的图像。

滚动快门技术可以产生很多有趣的效果，比如运动相对静止的背景、物体形变和扭曲的效果等。但在某些应用中，滚动快门效应可能会导致图像中的畸变和不准确性。因此，在选择合适的拍摄和录像技术时，需要考虑是否使用滚动快门。