pandas库read_csv、rolling、expanding函数详解及实践

pandas 中 read_csv、rolling、expanding 用法详解 pandas 库是 Python 中一个功能强大且流行的数据处理库，它提供了多种数据处理函数和方法，其中 read_csv、rolling 和 expanding 是三个非常重要的函数，本文将对它们的用法进行详细的介绍。 **read_csv 函数** read_csv 函数是 pandas 库中一个非常常用的函数，它用于从 CSV 文件中读取数据。该函数的基本语法是 `pd.read_csv(filename, **kwargs)`,其中 `filename` 是要读取的 CSV 文件的路径，`**kwargs` 是一组可选参数。 在上面的示例代码中，我们使用 `pd.read_csv` 函数从 `daily-min-temperatures.csv` 文件中读取数据，并将其存储在 `series` 变量中。这里我们使用了以下几个参数： * `header=0`：指定 CSV 文件的第一行是列索引。 * `index_col=0`：指定 CSV 文件的第一列是行索引。 * `parse_dates=True`：将日期列解析为 datetime 对象。 * `squeeze=True`：如果读取的数据只有一个列，则将其转换为 Series 对象。 在 read_csv 函数中，我们还可以使用其他参数来控制读取数据的方式，例如： * `names`：指定列索引的名称。 * `usecols`：指定要读取的列索引。 * `nrows`：指定要读取的行数。 **rolling 函数** rolling 函数是 pandas 库中一个非常有用的函数，它用于计算移动窗口中的统计值。该函数的基本语法是 `rolling(window, **kwargs)`,其中 `window` 是移动窗口的大小，`**kwargs` 是一组可选参数。 在上面的示例代码中，我们使用 `rolling` 函数计算移动窗口中的最小值、平均值和最大值。这里我们使用了以下几个参数： * `window=width`：指定移动窗口的大小。 * `min`、`mean`、`max`：分别计算移动窗口中的最小值、平均值和最大值。 rolling 函数可以计算多种统计值，例如 sum、std、var 等。同时，我们也可以使用 `rolling` 函数计算指数移动平均值（EMA），例如 `rolling(window).mean()` **expanding 函数** expanding 函数是 pandas 库中一个非常有用的函数，它用于计算累积统计值。该函数的基本语法是 `expanding(**kwargs)`,其中 `**kwargs` 是一组可选参数。 expanding 函数可以计算多种累积统计值，例如 sum、mean、std 等。同时，我们也可以使用 `expanding` 函数计算累积百分位数（Percentile），例如 `expanding(percentile=0.5)` 在上面的示例代码中，我们没有使用 `expanding` 函数，但是我们可以使用它来计算累积统计值，例如： ``` dataframe.expanding().mean() ``` 这将计算累积平均值。 read_csv、rolling 和 expanding 是 pandas 库中三个非常重要的函数，它们可以帮助我们读取和处理数据，计算移动窗口中的统计值和累积统计值。这三个函数可以帮助我们快速地处理和分析数据，从而获取有价值的信息。