Pandas_cum累积计算和累积计算和rolling滚动计算的用法详解滚动计算的用法详解
今天小编就为大家分享一篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解，具有好的参考价值，希望对大
家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pandas主要统计特征函数：主要统计特征函数：
方法名方法名 函数功能函数功能
sum() 计算数据样本的总和（按列计算）
mean() 计算数据样本的算术平均数
var() 计算数据样本的方差
std() 计算数据样本的标准差
corr() 计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵
cov() 计算数据样本的协方差矩阵
skew() 样本值的偏度（三阶矩）
kurt() 样本值的峰度（四阶矩）
describe() 给出样本的基本描述（基本统计量如均值、标准差等）
cum累积计算函数累积计算函数
cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的，因此命令格式为D.cumsum()
方法名方法名 函数功能函数功能
cumsum() 依次给出前1、2、… 、n个数的和
cumprod() 依次给出前1、2、… 、n个数的积
cummax() 依次给出前1、2、… 、n个数的最大值
cummin() 依次给出前1、2、… 、n个数的最小值
计算出前计算出前n项和：项和：
D=pd.Series(range(0,20))
D.cumsum()
0 0
1 1
2 3
3 6
....
19 190
dtype: int64
rolling滚动计算函数滚动计算函数
rolling_系列是pandas的函数，不是DataFrame或Series对象的方法，其格式为pd.rolling_mean(D,k)，其中每k列计算一次平
均值，滚动计算。
方法名方法名 函数功能函数功能
rolling_sum() 计算数据样本的总和（按列计算）
rolling_mean() 数据样本的算术平均数
rolling_var() 计算数据样本的方差
rolling_std() 计算数据样本的标准差
rolling_corr() 计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵
rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵
rolling_skew() 样本值的偏度（三阶矩）
rolling_kurt() 样本值的峰度（四阶矩）
依次对相邻两项求和：依次对相邻两项求和：
pd.rolling_sum(D,2)
0 NaN
1 1.0
2 3.0
3 5.0
4 7.0
....
19 37.0
dtype: float64
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