Python | 熊猫 DataFrame.rolling()

Python是一种广泛使用的面向对象的编程语言之一。在Python中，熊猫是一种非常常见的数据处理库。熊猫数据框是熊猫库中最常用的数据结构之一。DataFrame.rolling()是在熊猫库中使用的滚动方法之一。在这篇文章中，我们将详细介绍DataFrame.rolling()的用法和实例。

DataFrame.rolling()方法

DataFrame.rolling()是一个熊猫数据框方法，它可以在数据框上执行滚动操作。滚动操作是一种数据处理技术，用于计算时间序列数据中每个数据点的运算，例如平均值或标准偏差。DataFrame.rolling()方法使用一个窗口，该窗口指定要在数据框中应用滚动的数值数量。

语法：

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

参数：

• window：int系列，表示要应用于运算的滚动窗口大小。
• min_periods：int，可选参数，默认为None，表示在计算最小周期数之前可以缺少的数据点数量。
• center：bool，可选参数，默认为False，表示是否将计算过程应用于窗口中心。
• win_type：str或None，可选参数，默认为None，表示窗口函数，可在以下内容中指定：'boxcar', 'triang', 'blackman', 'hamming', 'bartlett', 'parzen', 'bohman', 'blackmanharris', 'nuttall', 'barthann', 'kaiser'等。
• on：str或None，可选参数，默认为None，表示应用滚动窗口时要使用的列。
• axis：int，可选参数，默认为0，表示应用滚动窗口的轴。
• closed：str或None，可选参数，默认为None，表示在应用滚动窗口时使用的端点处理方案，可在以下内容中指定：None、'right'、'left'。

返回值：

DataFrame.rolling()返回一个Rolling对象，该对象代表DataFrame上的滚动操作，并在滚动窗口大小中应用给定滚动方法。

示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
                   'b':[10,20,30,40,50,60,70,80,90]})
rolling_df = df.rolling(window=3)
print(rolling_df.mean())

注意事项

• DataFrame.rolling()方法需要确定要应用于滚动窗口的窗口大小。
• DataFrame.rolling()方法会为每个数据点计算指定大小的滚动运算。
• DataFrame.rolling()方法返回Rolling对象，表示在数据框上已应用指定的滚动运算。
• DataFrame.rolling()方法需要确保在熊猫库中正确导入相关内容，以便顺利运行。

结论

DataFrame.rolling()方法是在熊猫库之中一个非常重要的滚动操作数据处理方法。它可以方便地对数据进行平移窗口运算并返回Rolling对象。使用DataFrame.rolling()方法能够有效地对大量数据并进行窗口运算，节约了计算时间。需要注意的是，正确导入相关内容是运行DataFrame.rolling()方法的一个关键。