python pandas移动窗口函数rolling的用法

时间:2021-05-22

超级好用的移动窗口函数

最近经常使用移动窗口函数,觉得很方便,功能强大,代码简单,故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数,后接具体的函数,来显示该移动窗口函数的功能。

rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量

函数

pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None)

arg : DataFrame 或 numpy的ndarray 数组格式
window : 指移动窗口的大小,为整数
freq :
center : 布尔型,默认为False, 指取中间的
how : 字符串,默认为“mean”,为down- 或re-sampling

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.nan, 'data2':np.random.randn(5)})df

pd.rolling_count(df[['data1','data2']],window = 3)

rolling_sum 移动窗口的和

pandas.rolling_sum(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

arg : 为Series或DataFrame
window : 窗口的大小
min_periods : 最小的观察数值个数
freq :
center : 布尔型,默认为False, 指取中间的
how : 取值的方式,默认为None

pd.rolling_sum(df,window = 2,min_periods = 1)

rolling_mean 移动窗口的均值

pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

rolling_median 移动窗口的中位数

pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='median', **kwargs)

rolling_var 移动窗口的方差

pandas.rolling_var(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

rolling_std 移动窗口的标准差

pandas.rolling_std(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

rolling_min 移动窗口的最小值

pandas.rolling_min(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='min', **kwargs)

rolling_max 移动窗口的最大值

pandas.rolling_min(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='min', **kwargs)

rolling_corr 移动窗口的相关系数

pandas.rolling_corr(arg1, arg2=None, window=None, min_periods=None, freq=None, center=False, pairwise=None, how=None)

rolling_corr_pairwise 配对数据的相关系数

等价于: rolling_corr(…, pairwise=True)

pandas.rolling_corr_pairwise(df1, df2=None, window=None, min_periods=None, freq=None, center=False)

rolling_cov 移动窗口的协方差

pandas.rolling_cov(arg1, arg2=None, window=None, min_periods=None, freq=None, center=False, pairwise=None, how=None, ddof=1)

rolling_skew 移动窗口的偏度(三阶矩)

pandas.rolling_skew(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

rolling_kurt 移动窗口的峰度(四阶矩)

pandas.rolling_kurt(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs)

rolling_apply 对移动窗口应用普通数组函数

pandas.rolling_apply(arg, window, func, min_periods=None, freq=None, center=False, args=(), kwargs={})

rolling_quantile 移动窗口分位数函数

pandas.rolling_quantile(arg, window, quantile, min_periods=None, freq=None, center=False)

rolling_window 移动窗口

pandas.rolling_window(arg, window=None, win_type=None, min_periods=None, freq=None, center=False, mean=True, axis=0, how=None, **kwargs)

ewma 指数加权移动

ewma(arg[, com, span, halflife, ...])

ewmstd 指数加权移动标准差

ewmstd(arg[, com, span, halflife, ...])

ewmvar 指数加权移动方差

ewmvar(arg[, com, span, halflife, ...])

ewmcorr 指数加权移动相关系数

ewmcorr(arg1[, arg2, com, span, halflife, ...])

ewmcov 指数加权移动协方差

ewmcov(arg1[, arg2, com, span, halflife, ...])

以上这篇python pandas移动窗口函数rolling的用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章