python编辑窗口函数 python编程窗口( 二 )


本文中介绍的是,主要的算子是:
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子,行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
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2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重 。常用指定衰减因子的方法:使用span(跨度)
一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列 。
例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题:计算时间序列的百分比变化pct_change()
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在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法 。
唯一要求:该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚) , 例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
关于python编辑窗口函数和python编程窗口的介绍到此就结束了 , 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息 , 记得收藏关注本站 。

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