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利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数Python-for-data-移动窗口函数
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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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一个函数qh2(x,y,z),表示从x加到y,每次增加z怎么处理?包括y的话:
def qh2(x, y, z):
result = 0
for i in range(x, y 1, z):
result= i
return result
python有多少内置函数Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数,即没有名称的函数 。它只是一个表达式,函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时 , 就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多 。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简 。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数 。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是 , reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数 。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中 。
它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始 , 也可以自定义计数器的起始编号 。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时 , 如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同 。
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