pandas rolling apply|极客笔记

pandas rolling apply

在pandas中，rolling apply是一种非常有用的技术，用于在滚动窗口中应用自定义函数。滚动窗口是指将固定大小的窗口在时间序列或数据框上滑动，并对每个窗口中的数据应用函数。这种技术在处理时间序列数据或需要对数据进行滚动计算的情况下非常有用。

在本文中，我们将详细介绍pandas中的rolling apply的用法，并给出一些示例来帮助读者更好地理解这个概念。

1. pandas中rolling apply的基本语法

pandas中的rolling apply方法的基本语法如下所示：

DataFrame.rolling(window, min_periods=None).apply(func)

window参数表示滚动窗口的大小，可以是一个整数，也可以是一个日期偏移量。例如，window=2表示滚动窗口的大小为2，window='3D'表示滚动窗口的大小为3天。
min_periods参数表示每个窗口中的最小非缺失值数量。默认情况下，min_periods=None，表示窗口中的任何非缺失值数量都可以进行计算。
func参数表示要应用的自定义函数。这个函数将应用于每个滚动窗口中的数据。

2. 示例数据

为了演示rolling apply的用法，我们将使用以下示例数据。假设我们有一个包含温度数据的数据框：

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'temperature': [20, 25, 22, 28, 30, 27, 24, 26, 29, 31]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出如下：

   temperature
0          20
1          25
2          22
3          28
4          30
5          27
6          24
7          26
8          29
9          31

3. 示例：计算滚动窗口中的均值

首先，让我们通过rolling apply计算温度数据的滚动窗口均值。我们定义一个用于计算均值的自定义函数，并将其应用到滚动窗口中。

def calculate_mean(window):
    return np.mean(window)

rolling_mean = df['temperature'].rolling(window=3).apply(calculate_mean)
print(rolling_mean)

输出如下：

0          NaN
1          NaN
2    22.333333
3    25.000000
4    26.666667
5    28.333333
6    27.000000
7    25.666667
8    26.333333
9    28.666667
Name: temperature, dtype: float64

在上面的示例中，我们定义了一个名为calculate_mean的函数来计算每个滚动窗口中的均值。然后，我们使用rolling apply将这个函数应用到温度数据的滚动窗口中，最后得到了每个滚动窗口的均值。

4. 示例：计算滚动窗口中的标准差

除了计算均值之外，我们还可以使用rolling apply计算滚动窗口中的标准差。同样，我们可以定义一个自定义函数来计算标准差，并将其应用到滚动窗口中。

def calculate_std(window):
    return np.std(window)

rolling_std = df['temperature'].rolling(window=3).apply(calculate_std)
print(rolling_std)

输出如下：

0         NaN
1         NaN
2    2.081666
3    3.605551
4    3.511885
5    1.527525
6    3.605551
7    1.000000
8    2.081666
9    2.081666
Name: temperature, dtype: float64

在上面的示例中，我们定义了一个名为calculate_std的函数来计算每个滚动窗口中的标准差。然后，我们使用rolling apply将这个函数应用到温度数据的滚动窗口中，最后得到了每个滚动窗口的标准差。