ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: python的rolling_mean()函数 [打印本页]
作者: 用户云卷云舒    时间: 2024-6-29 05:53
标题: python的rolling_mean()函数
5.1 rolling_mean函数解释

  1. pandas.rolling_mean(arg,
  2.                                         window,
  3.                                         min_periods=None,
  4.                                         freq=None,
  5.                                         center=False,
  6.                                         how=None, **kwargs)
复制代码
rolling_mean函数表示通过移动窗口求平均值，即用当前值和前[window]个数值取平均数，得到新的数值。
  1. import pandas as pd
  3. data = [3, 60, 83, 100, 52, 36]#源数据
  4. data = pd.DataFrame(data).sort_values(0)  
  5. w2 = pd.rolling_mean(data, 2)#设置移动窗口为2，即用当前值和前2个数值取平均数
  6. w3 = pd.rolling_mean(data, 3)#用当前值和前3个数值取平均数
  7. print("源数据:\n", data)
  8. print("移动窗口数为2:\n", w2)
  9. print("移动窗口数为3:\n", w3)
  11. 结果：
  12. 源数据:
  13.       0
  14. 0    3
  15. 5   36
  16. 4   52
  17. 1   60
  18. 2   83
  19. 3  100
  20. 移动窗口数为2:
  21.        0
  22. 0   NaN
  23. 5  19.5
  24. 4  44.0
  25. 1  56.0
  26. 2  71.5
  27. 3  91.5
  28. 移动窗口数为3:
  29.             0
  30. 0        NaN
  31. 5        NaN
  32. 4  30.333333
  33. 1  49.333333
  34. 2  65.000000
  35. 3  81.000000
复制代码
rolling的一系列函数中，除了rolling_mean（移动窗口的均值），另有rolling_median（移动窗口的中位数）、rolling_var （移动窗口的方差）、rolling_std （移动窗口的标准差）、rolling_cov （移动窗口的协方差）、rolling_sum （移动窗口的和）、rolling_min （移动窗口的最小值）、rolling_max （移动窗口的最大值）、rolling_corr （移动窗口的相关系数）、rolling_count （计算各个窗口中非NA观测值的数量）。最常用的还是rolling_mean了，作用类似时间序列中提到的移动平滑。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。



欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/) Powered by Discuz! X3.4