Pandas DataFrame.rolling() Funktion
Minahil Noor
30 Januar 2023
-
Syntax von
pandas.DataFrame.rolling(): -
Beispiel-Codes:
DataFrame.rolling()Methode zur Ermittlung der rollenden Summe mit einem Fenster der Größe 2 -
Beispielcodes:
DataFrame.rolling()Methode zur Ermittlung des rollenden Mittelwertes mit einem Fenster der Größe 3
Die Python Pandas DataFrame.rolling() Funktion stellt ein rollendes Fenster für mathematische Operationen zur Verfügung.
Syntax von pandas.DataFrame.rolling():
DataFrame.rolling(
window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None
)
Parameter
window |
Es ist ein Parameter vom Typ Integer, Offset oder BaseIndexer-Unterklasse. Er gibt die Größe des Fensters an. Jedes Fenster hat eine feste Größe. Dieser Parameter gibt die Anzahl der Beobachtungen an, die für die Berechnung der Statistik verwendet werden. |
min_periods |
Es ist ein ganzzahliger Parameter. Dieser Parameter gibt die Mindestanzahl von Beobachtungen in einem Fenster an. Die Anzahl der Beobachtungen sollte einen Wert haben, ansonsten ist das Ergebnis ein Nullwert. |
center |
Es ist ein boolescher Parameter. Er gibt an, dass die Beschriftungen in der Mitte des Fensters gesetzt werden. |
win_type |
Es handelt sich um einen String-Parameter. Er gibt den Typ des Fensters an. Für weitere Informationen klicken Sie hier. |
on |
Es handelt sich um einen String-Parameter. Er gibt den Spaltennamen an, auf dem das rollende Fenster anstelle des Indexes berechnet werden soll. |
axis |
Es handelt sich um einen Integer- oder String-Parameter. |
closed |
Es handelt sich um einen String-Parameter. Er gibt den Intervallabschluss an. Es gibt vier Optionen: rechts, links, beide oder keine. |
Zurück
Gibt ein Fenster zurück, nachdem die bestimmte Operation ausgeführt wurde.
Beispiel-Codes: DataFrame.rolling() Methode zur Ermittlung der rollenden Summe mit einem Fenster der Größe 2
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.rolling(2).sum()
print("The Rolling Window After Calculation is: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data frame is:
Attendance Obtained Marks
0 60 90
1 100 75
2 80 82
3 78 64
4 95 45
The Rolling Window After Calculation is:
Attendance Obtained Marks
0 NaN NaN
1 160.0 165.0
2 180.0 157.0
3 158.0 146.0
4 173.0 109.0
Die Funktion hat die rollende Summe über die Indexachse zurückgegeben. Beachten Sie, dass die Funktion für den Index 0 wegen der Größe des rollenden Fensters NaN zurückgegeben hat.
Beispielcodes: DataFrame.rolling() Methode zur Ermittlung des rollenden Mittelwertes mit einem Fenster der Größe 3
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.rolling(3).mean()
print("The Rolling Window After Calculation is: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data frame is:
Attendance Obtained Marks
0 60 90
1 100 75
2 80 82
3 78 64
4 95 45
The Rolling Window After Calculation is:
Attendance Obtained Marks
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 80.000000 82.333333
3 86.000000 73.666667
4 84.333333 63.666667
Die Funktion hat das rollierende Mittelwertfenster zurückgegeben.