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对pandas中时间窗函数rolling的使用详解

  • Post category:Python

下面就为大家详细讲解“对pandas中时间窗函数rolling的使用详解”的攻略。

1.什么是时间窗函数rolling？

rolling函数是pandas中的一个窗口函数，它可以基于时间滑动窗口来对数据进行处理。通过rolling函数，我们可以方便地处理时间序列数据，比如对数据进行采样、计算移动平均值等操作。

2.rolling函数常用参数

在使用rolling函数时，我们需要了解一些常用的参数。

  • window：窗口大小，可以是一个整数、一个时间字符串或一个timedelta对象。
  • min_periods：窗口大小中至少需要有多少个非NA值，否则结果为NA。
  • center：是否把窗口中的最后一个值作为结果值（True为是，False为否）。

3.rolling函数的常用操作

rolling函数的基本操作包括以下几种：

  • 滑动窗口求和：rolling().sum()
  • 滑动窗口求平均值：rolling().mean()
  • 滑动窗口求中位数：rolling().median()
  • 滑动窗口求方差：rolling().var()
  • 滑动窗口求标准差：rolling().std()

4.rolling函数示例1：滑动窗口求平均数

首先，我们生成一段示例数据：

import pandas as pd

data = pd.Series([3, 7, 2, 4, 6, 8, 5, 3, 9, 2])

接下来，我们使用rolling函数进行滑动窗口求平均数的操作：

# 窗口大小为3
result1 = data.rolling(window=3).mean()
print(result1)

# 窗口大小为4
result2 = data.rolling(window=4).mean()
print(result2)

我们可以看到，上述代码中我们使用了不同的滑动窗口窗口大小，通过rolling函数求出了每一个窗口的平均数，运行结果如下：

0         NaN
1         NaN
2    4.000000
3    4.333333
4    4.000000
5    6.000000
6    6.333333
7    6.000000
8    5.666667
9    4.666667
dtype: float64

0     NaN
1     NaN
2     NaN
3    4.00
4    4.50
5    5.75
6    5.00
7    5.25
8    6.00
9    5.75
dtype: float64

5.rolling函数示例2：滑动窗口求移动平均

再举一个更加复杂的例子，在下面这段代码中，我们随机生成了1000个数据，然后用rolling函数求取每个窗口的移动平均：

import numpy as np

# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 窗口大小为50
result = data.rolling(window=50).mean()

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，滑动窗口的窗口大小为50，即窗口中包含50个数据。最终结果是一个pandas的Series类型，里面包含了每50个数据求得的移动平均值。由于每个窗口的数据是随机生成的，因此不同的运行结果会有所不同。

6.总结

通过本次攻略，我们了解了pandas中时间窗函数rolling的基本使用方法，包括rolling函数常用参数、rolling函数的常用操作，以及基于rolling函数的两个示例。rolling函数在处理时间序列数据时非常方便，希望能对大家有所帮助！

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