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Pandas | 15 窗口函数

为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重. 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等.本章讨论的是在DataFrame对象上应用这些方法. .rolling()函数这个函数可以应用于一系列数据.指定window=n参数,并应用适当的统计函数. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),index = pd.date_range…

pandas处理时间序列（4）: 移动窗口函数

六.移动窗口函数移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='…

Pandas窗口函数

为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重. 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等. 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法. .rolling()函数这个函数可以应用于一系列数据.指定window=n参数并在其上应用适当的统计函数. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index = pd.da…

Pandas系列（七）-计算工具介绍

内容目录 1. 统计函数 2. 窗口函数 3. 加深加强数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd #Pandas 中包含了非常丰富的计算工具,如一些统计函数.窗口函数.聚合等计算工具. index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"]…

numpy pandas matplotlib

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.i…

Pandas v0.23.4手册汉化

Pandas手册汉化此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi…

Pandas教程目录

Pandas数据结构 Pandas系列 Pandas数据帧(DataFrame) Pandas面板(Panel) Pandas基本功能 Pandas描述性统计 Pandas函数应用 Pandas重建索引 Pandas迭代 Pandas字符串和文本数据 Pandas选项和自定义 Pandas索引和选择数据 Pandas统计函数 Pandas窗口函数 Pandas缺失数据 Pandas聚合 Pandas分组(GroupBy) Pandas合并/连接 Pandas级联 Pandas日期功能 Panda…