分类：rolling

2020
10-06

python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作

滚动回归所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为t，回归时长为s，则一直使用当作自变量来预测。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。具体来说，如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型，则回归系数，是关于所有x与所有y的函数。然而，我们在时是不知道未来的数据点的！如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知，会造成严重的过拟合。Python实现之前python的pandas与statsmodels... 继续阅读 >

2020
10-06

python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！importpandasaspddefget_under_rolling(df,window,user,name):df[name]=df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambdax:x[0]).iloc[::-1]returndfif__name__=='__main__':df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[2,3,4,5,6]})#把b列向下取值作为新的c列df=get_under_rolling(df,window=3,user='b',name='c')原始df新的df补充知识：pyt... 继续阅读 >

2020
09-27

pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

如下所示：importpandasaspdfrompandasimportDataFrameseries=pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv',header=0,index_col=0,parse_dates=True,squeeze=True)temps=DataFrame(series.values)width=3shifted=temps.shift(width-1)print(shifted)window=shifted.rolling(window=width)dataframe=DataFrame()dataframe=pd.concat([window.min(),window.mean(),window.max(),temps],axis=1)dataframe.co... 继续阅读 >

2020
09-23

python pandas移动窗口函数rolling的用法

超级好用的移动窗口函数最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。rolling_count计算各个窗口中非NA观测值的数量函数pandas.rolling_count(arg,window,freq=None,center=False,how=None)arg:DataFrame或numpy的ndarray数组格式window:指移动窗口的大小，为整数freq:center:布尔... 继续阅读 >