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