HomeArchivesCategoriesLabelMomentsPhotosLinkAbout

pandas中的rolling函数

学习
224
0
0
2023-12-29
pandas中的rolling函数

pandas中的rolling函数

DataFrame.rolling(self, window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

  1. 数据序列（Data Series）：

    • 含义： 滚动操作应用于的主要数据集，通常是一个时间序列或其他有序数据。

    • 示例： 在Pandas中，这通常是一个DataFrame的列，如 df['value']。

  2. 窗口长度（Window Size）：

    • 含义： 窗口的大小，即在数据序列上滑动的数据点的数量。

    • 影响： 较大的窗口可以平滑数据，但可能会导致信息丢失，较小的窗口可能对噪音更敏感，但提供更高的灵敏度。

    • 示例： window=3 表示每次在3个数据点上执行滚动操作。

  3. 操作（Operation）：

    • 含义： 在每个窗口上执行的操作，例如计算平均值、总和、最大值、最小值等。

    • 影响： 不同的操作会导致不同的结果，根据分析的目标选择适当的操作。

    • 示例： 在Pandas中，.mean() 可以计算每个窗口的平均值。

  4. 滑动步长（Rolling Step）：

    • 含义： 窗口在数据序列上滑动的步长，即每次滑动的数据点数量。

    • 影响： 较小的步长会导致更多的重叠，提供更多信息，但可能计算量较大。

    • 示例： rolling(window=3, min_periods=1) 中的 min_periods=1 可以指定滑动步长为1。

  5. 缺失值处理（Handling Missing Values）：

    • 含义： 在计算窗口操作时，处理窗口中存在缺失值的方式。

    • 影响： 可以选择忽略包含缺失值的窗口或使用其他方法进行填充。

    • 示例： 在Pandas中，可以使用 .mean() 时设置 min_periods 参数来处理缺失值。

  6. 窗口类型（Window Type）：

    • 含义： 滚动操作中使用的窗口类型，例如矩形窗口、高斯窗口等。

    • 影响： 不同类型的窗口可能适用于不同的数据模式。

    • 示例： 在某些库中，可以选择窗口类型，例如 win_type='boxcar'。


"Rolling" 函数通常用于时间序列数据或者其他需要对数据进行滑动窗口操作的情况。它可以帮助平滑数据、计算移动平均值或执行其他滑动窗口操作。在不同的编程语言和库中，"rolling" 函数的具体实现可能有所不同，以下是一个通用的解释。

1. 滑动窗口操作

"Rolling" 函数通过创建一个固定大小的窗口，在数据上滑动这个窗口，并在每个窗口上执行特定的操作。这种滑动窗口的大小通常称为窗口长度，而在每个窗口上执行的操作可以是各种各样的，比如计算平均值、求和、最大值、最小值等。

2. 常见参数

具体的 "rolling" 函数的参数可能有所不同，但一般来说，它通常包括以下参数：

  • 窗口长度（window size）： 指定滑动窗口的大小，表示在数据上移动的数据点的数量。

  • 操作（operation）： 指定在每个窗口上执行的操作，例如平均值、求和等。

  • 滑动步长（rolling step）： 指定窗口在数据上滑动的步长。有些实现默认步长为1，即每次滑动一个数据点；而有些可以自定义步长。

3. 举例说明

Python 中的 Pandas 库

在 Pandas 库中，DataFrame 对象提供了 rolling 方法。以下是一个简单的例子，计算一个时间序列的滑动平均值：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列的DataFrame
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算滑动平均值，窗口大小为 3
rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean()

print(rolling_mean)

在这个例子中，rolling 方法被应用在 value 列上，窗口大小为3，然后通过 .mean() 计算了每个窗口的平均值。

一般在使用了移动窗口函数rolling之后，我们需要配合使用相关的统计函数，比如sum、mean、max等。使用最多的是mean函数，生成移动平均值。下面汇总了常用的统计相关函数：

方法

描述

count()

统计非空数量

sum()

求和

mean()

求均值

median()

求中位数

min()

最小值

max()

最大值

std()

求标准差

var()

有偏方差

skew()

偏度

kurt()

峰度

quantile()

求四分位数

apply()

apply函数使用

cov()

无偏方差

corr()

相关系数

4. 应用

"Rolling" 函数常用于金融领域的技术分析、时间序列数据的平滑和分析、信号处理等方面。通过使用滑动窗口操作，可以在保持数据结构不变的情况下，对数据进行局部统计和分析，从而更好地理解数据的趋势和特征。

#金融 33