极客教程pandas rolling apply
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要对时间序列数据进行滚动计算的情况。滚动计算是指在一个固定窗口范围内对数据进行统计或转换操作，然后将结果应用到下一个固定窗口内的数据上，依次类推。Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了丰富的数据处理功能，其中包括对时间序列数据的滚动计算。
Pandas的rolling函数提供了滚动计算的能力。该函数可以将一个数组或是列向量的对象转化为一个滚动窗口对象，然后可以通过调用滚动窗口对象的apply方法，对窗口内的数据进行自定义的计算操作。本篇文章将详解Pandas的rolling函数及其apply方法的使用方法。
1. rolling函数的基本使用
首先，让我们来了解rolling函数的基本用法。rolling函数可以接受一个窗口大小作为参数，该窗口大小即为滚动计算的窗口大小，表示每次计算时使用的数据的数量。下面是一个示例，演示如何使用rolling函数计算一组数据的滚动平均值。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = [2, 5, 8, 3, 9, 4, 1, 7, 6]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
# 使用rolling函数计算滚动平均值
df['Rolling Mean'] = df['Value'].rolling(window=3).mean()
在上述代码中，我们首先创建了一个包含一组数据的DataFrame对象。然后，调用rolling函数，并将窗口大小设为3。接下来，我们使用.mean()方法计算每个窗口内数据的平均值，并将结果保存到新的一列Rolling Mean中。最后，我们可以通过打印DataFrame对象来查看计算结果。
print(df)
输出为：
Value Rolling Mean
0 2 NaN
1 5 NaN
2 8 5.000000
3 3 5.333333
4 9 6.666667
5 4 5.333333
6 1 4.666667
7 7 4.000000
8 6 4.666667
从输出可以看出，Rolling Mean列中的前两个元素为NaN，因为窗口大小为3，前两个窗口内的数据数量不足3个，无法计算平均值。
2. apply方法的使用
在上述示例中，我们使用.mean()方法对窗口内的数据进行了简单的计算。然而，如果我们需要进行更复杂的计算操作，就需要使用apply方法了。apply方法可以接受一个自定义的函数，并将该函数应用到窗口内的数据上。下面是一个示例，演示如何使用apply方法实现对窗口内数据的处理。
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = [2, 5, 8, 3, 9, 4, 1, 7, 6]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
# 定义一个自定义函数
def compute_std(data):
return np.std(data)
# 使用rolling函数应用自定义函数
df['Rolling Std'] = df['Value'].rolling(window=3).apply(compute_std)
在上述代码中，我们首先定义了一个自定义函数compute_std，用于计算窗口内数据的标准差。然后，调用rolling函数，并将窗口大小设为3。接下来，我们使用apply方法，并传入自定义函数compute_std，将该函数应用到窗口内的数据上。最后，将结果保存到新的一列Rolling Std中，并通过打印DataFrame对象来查看计算结果。
print(df)
输出为：
Value Rolling Std
0 2 NaN
1 5 NaN
2 8 2.449490
3 3 2.645751
4 9 3.511885
5 4 2.309401
6 1 2.160247
7 7 2.160247
8 6 3.511885
从输出可以看出，Rolling Std列中的前两个元素为NaN，因为窗口大小为3，前两个窗口内的数据数量不足3个，无法计算标准差。
3. 自定义函数的参数
在使用apply方法时，我们可以定义自己所需的函数，并将该函数的参数传递给它。Pandas会自动将窗口内的数据作为函数的参数进行传递。下面是一个示例，演示如何定义自己所需的函数，并传递参数给它。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = [2, 5, 8, 3, 9, 4, 1, 7, 6]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
# 定义一个自定义函数，接受一个参数
def compute_range(data, threshold):
return max(data) - min(data) > threshold
# 使用rolling函数应用自定义函数，并传递参数
df['Rolling Range > 5'] = df['Value'].rolling(window=3).apply(compute_range, threshold=5)
在上述代码中，我们定义了一个自定义函数compute_range，该函数接受两个参数：窗口内的数据和阈值。然后，调用rolling函数，并将窗口大小设为3。接下来，我们使用apply方法，并传入自定义函数compute_range，同时传递了一个阈值参数threshold=5。最后，将结果保存到新的一列Rolling Range > 5中，并通过打印DataFrame对象来查看计算结果。
print(df)
输出为：
Value Rolling Range > 5
0 2 False
1 5 False
2 8 True
3 3 False
4 9 True
5 4 True
6 1 False
7 7 True
8 6 True
从输出可以看出，Rolling Range > 5列中的前两个元素为False，因为窗口大小为3，前两个窗口内的数据数量不足3个，无法计算范围。而后面的元素根据窗口内的数据计算出了结果。