Pandas 滚动标准化|极客教程

Pandas 滚动标准化

介绍

在数据处理和分析过程中，经常需要对时间序列数据进行滚动标准化操作。滚动标准化是一种基于移动窗口的数据处理技术，可以减少数据中的噪音和波动，使数据更加平滑，更适合进行进一步的分析和挖掘。

在本文中，我们将使用Python中的Pandas库来实现滚动标准化操作。Pandas是一个功能强大的数据处理库，提供了丰富的数据结构和灵活的操作方法，非常适合处理时间序列数据。

数据准备

首先，我们需要准备一些时间序列数据，以便进行滚动标准化操作。这里我们使用一个示例数据集，包含了一个时间序列的价格数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(100)
dates = pd.date_range('20210101', periods=100)
df = pd.DataFrame(data, index=dates, columns=['price'])

print(df.head())

运行以上代码，我们得到了一个包含100个随机价格数据的DataFrame，例如：

               price
2021-01-01  0.548814
2021-01-02  0.715189
2021-01-03  0.602763
2021-01-04  0.544883
2021-01-05  0.423655

滚动标准化操作

接下来，我们将使用Pandas库实现滚动标准化操作。通过滚动标准化，我们可以计算移动窗口内数据的标准差，并将数据标准化为相对标准差的形式。

下面是一个示例代码，实现了滚动标准化操作：

# 定义滚动窗口大小
window = 5

# 计算滚动窗口内数据的标准差
rolling_std = df['price'].rolling(window).std()

# 计算相对标准差
rolling_standardized = (df['price'] - df['price'].rolling(window).mean()) / rolling_std

print(rolling_standardized.head(10))

运行以上代码，我们得到了滚动标准化后的数据，例如：

2021-01-01         NaN
2021-01-02         NaN
2021-01-03         NaN
2021-01-04         NaN
2021-01-05   -0.747704
2021-01-06   -0.244609
2021-01-07   -0.531463
2021-01-08   -0.145513
2021-01-09    0.259019
2021-01-10    0.505497
Freq: D, Name: price, dtype: float64