python向下取整

时间: 2023-08-19 19:11:19 浏览: 110

python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import pandas as pd def get_under_rolling(df,window,user,name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1] return df if __name__ == '__main__': df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5], 'b':[2,3,4,5,6]}) # 把b列向下取值作为新的c列 d 在Python数据分析领域，`pandas`库是不可或缺的工具，其中`rolling`和`apply`函数结合使用可以实现丰富的统计分析。在这个例子中，我们将详细探讨如何使用这两个函数进行“向下取值”操作。让我们看看提供的代码片段： ```python import pandas as pd def get_under_rolling(df, window, user, name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x: x[0]).iloc[::-1] return df if __name__ == '__main__': df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}) df = get_under_rolling(df, window=3, user='b', name='c') ``` 在这个代码中，`get_under_rolling`函数接收四个参数：一个DataFrame `df`，一个窗口大小`window`，一个列名`user`，以及一个新的列名`name`。函数的主要目的是将`user`指定的列按`window`的大小进行滑动窗口操作，并在每个窗口中取第一个值（即最小值），然后将这个结果存入新列`name`。具体步骤如下： 1. `df[user].iloc[::-1]`：这部分首先反转了`user`列的顺序，`iloc`用于选择列，`[::-1]`表示反向索引，即从后往前取值。 2. `.rolling(window=window)`：接着，对反转后的列应用滑动窗口，窗口大小为`window`。 3. `.apply(lambda x: x[0])`：在每个窗口上应用lambda函数，该函数返回窗口中的第一个元素，即最小值。 4. `.iloc[::-1]`：再次反转结果，恢复原来的顺序，并将结果赋值给新列`name`。例如，当`window=3`，`user='b'`时，对于原始DataFrame的第四行，`rolling`窗口会包含倒数三个元素（即5, 4, 3），`apply`函数会返回这些值中的最小值（3），并存储到新列`c`的第四行。接下来，补充知识部分展示了如何利用`rolling`和`apply`对DataFrame进行多列滚动操作。这里，我们创建了一个名为`group_rolling`的函数，它接受滚动的行数`n`、目标数据框`df`以及要滚动的列名列表`name`。函数通过`pd.DataFrame.rolling`应用窗口操作，并自定义了一个处理函数`handle`，在每个窗口中执行特定的操作。 `handle`函数接收当前窗口的索引、原始数据框、列名和滚动的行数，然后对指定列进行操作。`group_rolling`函数则创建一个新的DataFrame `df_roll`，其索引对应于原DataFrame中可滚动的行数，然后应用`rolling`窗口并调用`handle`函数。这段代码展示了如何使用`pandas`的`rolling`和`apply`功能来处理时间序列数据，进行滑动窗口统计，例如求平均、最大值、最小值等。这种操作在金融分析、时间序列预测、数据平滑等领域非常常见。通过自定义`apply`函数，我们可以实现任意复杂的数据处理逻辑，从而适应各种数据分析需求。

在Python中，可以使用math.floor()函数来实现向下取整。例如，如果要将一个浮点数x向下取整为最接近的整数，可以使用math.floor(x)。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python的对于数据的几种取整方式](https://blog.csdn.net/apple_60666910/article/details/130542596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python 几种取整的方法](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/121598961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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