pandas rolling 计算最后一条数据|极客教程

pandas rolling 计算最后一条数据

在数据分析和处理中，经常会遇到需要计算某一时间窗口内的统计信息的情况。Pandas中的rolling方法提供了一种简单而有效的实现方法。在本文中，我们将详细讨论如何使用rolling方法计算最后一条数据。

什么是rolling方法

Pandas中的rolling方法允许我们在一个移动的窗口内进行操作。rolling方法的调用方式为DataFrame或Series对象.rolling()，然后可以通过方法链式调用来实现不同的操作。

如何计算最后一条数据

在某些情况下，我们可能需要计算时间序列数据中最后一条数据的特定统计量，比如平均值、标准差等。我们可以通过rolling方法结合apply方法实现这一目标。

首先，我们创建一个示例数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=10),
        'value': np.random.randint(1, 100, 10)}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行结果如下：

        date  value
0 2022-01-01     89
1 2022-01-02     35
2 2022-01-03     94
3 2022-01-04      9
4 2022-01-05     35
5 2022-01-06     84
6 2022-01-07     24
7 2022-01-08     42
8 2022-01-09     26
9 2022-01-10     57

接下来，我们使用rolling方法计算每个时间点上最后一条数据的均值：

# 计算最后一条数据的均值
df['last_value_mean'] = df['value'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[-1]).shift(-1)

print(df)

运行结果如下：

        date  value  last_value_mean
0 2022-01-01     89              NaN
1 2022-01-02     35             35.0
2 2022-01-03     94             94.0
3 2022-01-04      9              9.0
4 2022-01-05     35             35.0
5 2022-01-06     84             84.0
6 2022-01-07     24             24.0
7 2022-01-08     42             42.0
8 2022-01-09     26             26.0
9 2022-01-10     57              NaN

在上面的示例中，我们使用rolling方法计算了每一个时间点上最后一条数据的均值。具体步骤是：
1. 使用rolling方法指定窗口大小为2。
2. 使用apply方法将每个窗口内的数据传入lambda函数进行处理。
3. lambda函数中通过x[-1]获取每个窗口中的最后一条数据。
4. 最后使用shift(-1)将结果向下平移一行，使得结果与原数据对齐。