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Python函数实验分析的简单介绍( 五 )

IT技术变量


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
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
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
python可以做哪些数据分析1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度Python函数实验分析 ， 也就是行数和列数 。Python函数实验分析你可以使用info函数查看数据表的整体信息Python函数实验分析，使用dtypes函数来返回数据格式 。Isnull是Python中检验空值的函数，Python函数实验分析你可以对整个数据表进行检查 ， 也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False 。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值 。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充 。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数 ， drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换 。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作 ， 主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作 。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式 。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组 ， 使用split函数实现分列 。
4、数据提取
主要是使用三个函数Python函数实验分析：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取 ， ix可以同时按标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提起数据以外 ， 还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能 。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table 。groupby是进行分类汇总的函数 ， 使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组 。
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