pandas实现滑动窗口的示例代码
作者：大锤爱编程
介绍
窗口函数（Window Function）是一种在关系型数据库中使用的函数，通常用于计算某个范围内的数据。在数据分析中，窗口函数也是一种非常有用的工具，可以轻松地对数据进行滑动窗口处理，计算移动平均值、移动总和等等。
在本文中，我们将使用pandas库来实现窗口函数。pandas是一种流行的数据处理库，它提供了许多用于数据处理和分析的工具，其中包括窗口函数。
示例数据
为了演示窗口函数的使用，我们将使用一个示例数据集，其中包含每月的销售数据。
import pandas as pd
data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
'Sales': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]}
df = pd.DataFrame(data)
df Month Sales 0 Jan 10 1 Feb 20 2 Mar 30 3 Apr 40 4 May 50 5 Jun 60 6 Jul 70 7 Aug 80 8 Sep 90 9 Oct 100 10 Nov 110 11 Dec 120
移动平均值
移动平均值是一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的平均值。在pandas中，我们可以使用rolling函数来计算移动平均值。
df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()
在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，即计算每三个月的平均值。计算出的结果将存储在一个名为“MA”的新列中。
移动总和
移动总和是另一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的总和。在pandas中，我们可以使用rolling函数来计算移动总和。
df['MS'] = df['Sales'].rolling(window=3).sum()
在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，即计算每三个月的总和。计算出的结果将存储在一个名为“MS”的新列中。
df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean() ... df Month Sales MA 0 Jan 10 NaN 1 Feb 20 NaN 2 Mar 30 20.0 3 Apr 40 30.0 4 May 50 40.0 5 Jun 60 50.0 6 Jul 70 60.0 7 Aug 80 70.0 8 Sep 90 80.0 9 Oct 100 90.0 10 Nov 110 100.0 11 Dec 120 110.0
最大值和最小值
除了移动平均值和移动总和之外，我们还可以使用rolling函数来计算一段时间内的最大值和最小值。
df['Max'] = df['Sales'].rolling(window=3).max() df['Min'] = df['Sales'].rolling(window=3).min()
在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，分别计算了最大值和最小值。计算出的结果将存储在名为“Max”和“Min”的新列中。
df Month Sales MA Max Min Sum 0 Jan 10 NaN NaN NaN NaN 1 Feb 20 NaN NaN NaN NaN 2 Mar 30 20.0 30.0 10.0 60.0 3 Apr 40 30.0 40.0 20.0 90.0 4 May 50 40.0 50.0 30.0 120.0 5 Jun 60 50.0 60.0 40.0 150.0 6 Jul 70 60.0 70.0 50.0 180.0 7 Aug 80 70.0 80.0 60.0 210.0 8 Sep 90 80.0 90.0 70.0 240.0 9 Oct 100 90.0 100.0 80.0 270.0 10 Nov 110 100.0 110.0 90.0 300.0 11 Dec 120 110.0 120.0 100.0 330.0
结论
在本文中，我们介绍了使用pandas库来实现窗口函数。我们演示了如何使用rolling函数来计算移动平均值、移动总和、最大值和最小值。
到此这篇关于pandas实现滑动窗口的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关pandas 滑动窗口内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！