Pandas中的滚动均值|极客笔记

Pandas中的滚动均值

在数据分析中，我们经常需要计算时间序列数据的滚动函数，其中最常见的就是滚动均值。滚动均值是指对数据序列中的每个数据点取其周围特定区间内的数据点的平均值。Pandas提供了方便的rolling函数，可以帮助我们快速计算滚动均值。

1. Pandas的rolling函数

Pandas中的rolling函数可以对Series和DataFrame对象执行滚动操作。rolling函数有两个重要的参数：window和min_periods。其中，window参数表示滚动窗口的大小，即计算滚动函数时考虑的数据点数量；min_periods参数表示滚动窗口中最少需要包含的数据点数量，如果窗口中的数据点数量小于min_periods，则结果为NaN。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算DataFrame中每列的滚动均值
rolling_mean = df.rolling(window=2).mean()
print(rolling_mean)

运行以上代码，可以得到如下结果：

     A     B
0  NaN   NaN
1  1.5  15.0
2  2.5  25.0
3  3.5  35.0
4  4.5  45.0

2. 滚动均值的应用

滚动均值在时间序列数据分析中有着重要的应用，可以帮助分析数据的趋势和周期性。下面通过一个示例来演示如何计算股票价格的滚动均值。

我们使用Pandas的DataReader模块来获取股票价格数据，然后计算收盘价的20日滚动均值。

from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取苹果公司股票价格数据
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
stock_prices = data.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)

# 计算收盘价的20日滚动均值
stock_prices['Close_20d_mean'] = stock_prices['Close'].rolling(window=20).mean()

# 绘制收盘价和滚动均值图表
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(stock_prices['Close'], label='Close Price')
plt.plot(stock_prices['Close_20d_mean'], label='Close 20d Mean')
plt.legend()
plt.title('AAPL Stock Prices and 20-day Rolling Mean')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

运行以上代码，可以得到包含收盘价和20日滚动均值的股票价格图表。

3. 自定义函数计算滚动均值

除了使用rolling函数外，我们还可以自定义函数来计算滚动均值。下面我们通过一个示例来演示如何编写一个自定义函数来计算滚动均值。

def custom_rolling_mean(data, window=2):
    output = []
    for i in range(len(data)):
        if i < window - 1:
            output.append(None)
        else:
            output.append(sum(data[i-window+1:i+1]) / window)
    return output

# 创建一个示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用自定义函数计算滚动均值
rolling_mean = custom_rolling_mean(data, window=2)
print(rolling_mean)

运行以上代码，可以得到如下结果：