pandas如何实现滑动窗口

今天小编给大家分享一下pandas如何实现滑动窗口的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

介绍

窗口函数（Window Function）是一种在关系型数据库中使用的函数，通常用于计算某个范围内的数据。在数据分析中，窗口函数也是一种非常有用的工具，可以轻松地对数据进行滑动窗口处理，计算移动平均值、移动总和等等。

示例数据

为了演示窗口函数的使用，我们将使用一个示例数据集，其中包含每月的销售数据。

import pandas as pd data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],        'Sales': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]} df = pd.DataFrame(data)

df   Month  Sales0    Jan     101    Feb     202    Mar     303    Apr     404    May     505    Jun     606    Jul     707    Aug     808    Sep     909    Oct    10010   Nov    11011   Dec    120

移动平均值

移动平均值是一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的平均值。在pandas中，我们可以使用rolling函数来计算移动平均值。

df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()

在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，即计算每三个月的平均值。计算出的结果将存储在一个名为“MA”的新列中。

移动总和

移动总和是另一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的总和。在pandas中，我们可以使用rolling函数来计算移动总和。

df['MS'] = df['Sales'].rolling(window=3).sum()

在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，即计算每三个月的总和。计算出的结果将存储在一个名为“MS”的新列中。

df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()... df   Month  Sales     MA0    Jan     10    NaN1    Feb     20    NaN2    Mar     30   20.03    Apr     40   30.04    May     50   40.05    Jun     60   50.06    Jul     70   60.07    Aug     80   70.08    Sep     90   80.09    Oct    100   90.010   Nov    110  100.011   Dec    120  110.0

最大值和最小值

除了移动平均值和移动总和之外，我们还可以使用rolling函数来计算一段时间内的最大值和最小值。

df['Max'] = df['Sales'].rolling(window=3).max()df['Min'] = df['Sales'].rolling(window=3).min()

在上面的代码中，我们使用了rolling函数，并将窗口大小设置为3，分别计算了最大值和最小值。计算出的结果将存储在名为“Max”和“Min”的新列中。

df   Month  Sales     MA    Max    Min    Sum0    Jan     10    NaN    NaN    NaN    NaN1    Feb     20    NaN    NaN    NaN    NaN2    Mar     30   20.0   30.0   10.0   60.03    Apr     40   30.0   40.0   20.0   90.04    May     50   40.0   50.0   30.0  120.05    Jun     60   50.0   60.0   40.0  150.06    Jul     70   60.0   70.0   50.0  180.07    Aug     80   70.0   80.0   60.0  210.08    Sep     90   80.0   90.0   70.0  240.09    Oct    100   90.0  100.0   80.0  270.010   Nov    110  100.0  110.0   90.0  300.011   Dec    120  110.0  120.0  100.0  330.0

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