世界速訊：rolling(k)函數的用法詳解例子說明rolling函數的用法

來源：CSDN 時間：2023-03-07 11:32:22

本篇文章將會用幾個非常簡單的例子說明rolling()函數的用法。

import random a = [x for x in range(10)]b = [x for x in range(10)]random.shuffle(a)random.shuffle(b)test_a = a test_b = btest_t = pd.DataFrame(data = [a,b]).Ttest_t

結果我們得到：

(資料圖片)

01075189221314452598667700843936

然后我們將rolling()函數作用到這個DataFrame上。

t1 = test_t.rolling(10).sum()t2 = test_t.rolling(5).sum()t3 = test_t.rolling(3).sum()c = pd.concat([t1,t2,t3,test_t],axis=1)c

得到以下結果：

010101010NaNNaNNaNNaNNaNNaN751NaNNaNNaNNaNNaNNaN892NaNNaNNaNNaN17.015.0213NaNNaNNaNNaN11.014.0144NaNNaN23.021.08.07.0525NaNNaN25.024.015.014.0986NaNNaN23.022.020.017.0677NaNNaN21.021.015.015.0008NaNNaN24.020.010.010.043945.045.022.024.07.09.036

總結： 1.rolling(k)作為一個窗口函數，幫助我們批量處理一個DataFrame的子集，每個子集包含k個數據。 2.在實際應用中，它通常用于信號處理和時間序列數據。 3.在這個過程中，我們一次取一個k的窗口大小，并對其執行一些所需的數學運算。大小為 k 的窗口表示一次有 k 個連續值。? 4. ?在非常簡單的情況下，所有“k”值的權重相等。?

其他可能需要了解的地方： 1.源碼：

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

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