Pandas: un exemple très simple de DataFrame.rolling ()

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html Pendant que je lisais ici, une fonction appelée rolling () est soudainement sortie. J'étais confus même si je regardais la Référence API, alors quel type de méthode est-ce avec un exemple simple? Je vais l'attraper.

Tout d'abord, essayez de l'utiliser de manière appropriée.

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: s = pd.Series(range(0,7))

In [4]: s
Out[4]: 
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
dtype: int64

In [5]: s.rolling(window=3, min_periods=3).mean()
Out[5]: 
0    NaN
1    NaN
2    1.0
3    2.0
4    3.0
5    4.0
6    5.0
dtype: float64

Comme vous pouvez le voir dans Out [5], rolling () et mean () sont utilisés pour calculer la valeur moyenne de chaque élément de Series s (y compris cet élément) pour les trois précédents. Peut être fait. Autrement dit, la valeur moyenne mobile est calculée. Par exemple, en regardant ʻindex = 3, les valeurs des éléments de ʻindex = 1,2,3 sont 1,2,3, respectivement, donc la valeur moyenne de ces trois, 2.0, est sortie. .. Quant aux éléments de ʻindex = 0, 1`, Nan est sorti sans calcul car il n'y a pas assez d'éléments requis avant cela.

Window détermine le nombre d'éléments à calculer en retournant à ʻindex, et min_periods` spécifie le nombre minimum d'éléments requis pour obtenir un résultat de calcul valide. Donc, si vous souhaitez obtenir la moyenne de 4 éléments et afficher le résultat s'il y a au moins 2 éléments, vous pouvez spécifier comme suit.

In [6]: s.rolling(window=4, min_periods=2).mean()
Out[6]: 
0    NaN
1    0.5
2    1.0
3    1.5
4    2.5
5    3.5
6    4.5
dtype: float64

De plus, si center = True est défini, les éléments window incluant ʻindex` comme point de départ et avant et après il sont calculés.

In [7]: s.rolling(window=3, min_periods=3, center=True).mean()
Out[7]: 
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
6    NaN
dtype: float64