Pandas DataFrame.rolling()関数
Minahil Noor
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.rolling()の構文： -
コード例：
DataFrame.rolling()サイズ 2 のウィンドウでローリング和を求めるメソッド -
コード例：
DataFrame.rolling()サイズ 3 のウィンドウで転がり平均を求めるメソッド
Python Pandas DataFrame.rolling() 関数は数学演算のためのローリングウィンドウを提供します。
pandas.DataFrame.rolling() の構文：
DataFrame.rolling(
window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None
)
パラメータ
window |
整数、オフセット、または BaseIndexer サブクラス型のパラメータです。ウィンドウのサイズを指定します。各ウィンドウは固定サイズです。このパラメータは統計量の計算に用いられるオブザベーションの数を指定します。 |
min_periods |
これは整数のパラメータです。このパラメータは、ウィンドウ内のオブザベーションの最小数を指定します。オブザベーションの数は値を持たなければならない; そうでなければ、結果は null 値となります。 |
center |
ブール値です。ウィンドウの中央にラベルを設定することを指定します。 |
win_type |
文字列パラメータです。ウィンドウの種類を指定します。詳しくはここをクリックしてください。 |
on |
これは文字列パラメータです。インデックスではなく、ローリングウィンドウを計算するためのカラム名を指定します。 |
axis |
これは整数または文字列のパラメータです。 |
closed |
文字列パラメータです。これはインターバルクロージャを指定します。4つのオプションがあります: right、left、both, or neither。 |
戻り値
特定の操作を実行した後にウィンドウを返します。
コード例：DataFrame.rolling() サイズ 2 のウィンドウでローリング和を求めるメソッド
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)
出力：
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
この関数はインデックス軸上のローリング和を返します。インデックス 0 の場合、ローリングウィンドウのサイズが大きいため、関数は NaN を返していることに注意してください。
コード例：DataFrame.rolling() サイズ 3 のウィンドウで転がり平均を求めるメソッド
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)
出力：
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
この関数は、ローリング平均ウィンドウを返しました。