Pandas DataFrame.rolling()函数
Minahil Noor
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.rolling()的语法 -
示例代码：使用
DataFrame.rolling()方法查找窗口大小为 2 的滚动总和 - 示例代码：使用 DataFrame.rolling()方法查找窗口大小为 3 的滚动平均值
Python PandasDataFrame.rolling() 函数为数学运算提供了一个滚动窗口。
pandas.DataFrame.rolling() 的语法
DataFrame.rolling(
window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None
)
参数
window |
它是一个整数、偏移或 BaseIndexer 子类类型的参数。它指定窗口的大小。每个窗口有一个固定的大小。该参数指定用于计算统计的观测值的数量。 |
min_periods |
它是一个整数参数。这个参数指定了一个窗口中的最小观测数。观测数应该有一个值，否则，结果为空值。 |
center |
它是一个布尔参数。它指定在窗口中心设置标签。 |
win_type |
它是一个字符串参数。它指定了窗口的类型。更多信息请点击这里。 |
on |
它是一个字符串参数。它指定计算滚动窗口的列名，而不是索引。 |
axis |
它是一个整数或字符串参数。 |
closed |
它是一个字符串参数。它指定了区间闭合。它有四个选项：右、左、都或都不。 |
返回值
它在执行特定的操作后返回一个窗口。
示例代码：使用 DataFrame.rolling() 方法查找窗口大小为 2 的滚动总和
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)
输出：
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
函数返回索引轴上的滚动和。请注意，对于索引 0，由于滚动窗口的大小，函数返回了 NaN。
示例代码：使用 DataFrame.rolling()方法查找窗口大小为 3 的滚动平均值
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)
输出：
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
该函数返回了滚动平均值窗口。