rolling() 滚动窗口 int

梁小亦 2023-01-13 02:22:04

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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

主要介绍了python 实现rolling和apply函数的向下取值操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pandas 是一个强大的 Python 库，主要用于数据分析和数据处理。它提供了快速、灵活、易用的数据结构，使得数据操作变得简单和直观。以下是 Pandas 库的一些主要特点和组成部分：主要特点：数据结构： Series：一维标记数组，可存储任意数据类型（整数，浮点数，字符串，Python 对象等）。类似于带标签的 NumPy 数组。 DataFrame：二维标记数据结构，每列可以有不同的数据类型。类似于电子表格或 SQL 表。数据操作：支持多种数据操作，如索引、切片、合并、连接等。提供类似于 SQL 的数据操作（如聚合、分组等）。处理缺失数据：自动处理缺失数据（NaN 或 None），提供一组方法来识别、过滤、填充缺失数据。数据对齐和重塑：能够根据标签自动对齐数据。提供灵活的数据重塑功能，如堆叠、解堆叠、旋转等。时间序列数据：提供了丰富的功能来处理时间序列数据，如日期范围生成、频率转换、移动窗口统计等。输入输出工具：支持多种文件格式的读写，如 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON、HTML 等。灵活性：

pandas使用rolling函数计算dataframe指定数据列特定窗口下的滚动最大值（rolling maximum）、自定义指定滚动窗口的大小（window size）

提供滑动窗口计算 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None, method='single') 参数： window：int, offset, or BaseIndexer subclass 移动窗口的大小，如果是整数，代表每个窗口覆盖的固定数量；如果是offset（pandas时间序列），代表每个窗口的时间段，每个窗口的大小将根据时间段中包含

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