Python Pandas Series.rolling()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.rolling()函数是一个非常有用的函数。它对给定系列对象中的基础数据提供滚动窗口计算。

语法: Series.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

参数:
window :移动窗口的大小
min_periods :窗口中需要的最小观测值数量
center :将标签设置在窗口的中心。
win_type :提供一个窗口类型。
on : str, optional
axis:int或str，默认为0
closed :使区间在 “右”、”左”、”两者 “或 “两者 “的端点上关闭。

返回 :一个窗口或滚动的子类，用于特定的操作。

例子#1：使用Series.rolling()函数，为给定的Series对象找到基础数据的滚动窗口和。滚动窗口的大小应该是2，每个元素的权重应该是相同的。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.rolling()函数来寻找窗口大小为2的基础数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
result = sr.rolling(2).sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.rolling()函数成功地返回了一个系列对象，找到了窗口大小为2的基础数据的总和。注意第一个值是一个缺失值，因为在它之前没有元素，所以无法进行总和。

示例#2：使用Series.rolling()函数来查找给定Series对象的基础数据的滚动窗口和。滚动窗口的大小应该是2，滚动窗口的类型应该是 “三角”。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.rolling()函数来寻找窗口大小为2的基础数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
# We have also provided the window type
result = sr.rolling(2, win_type ='triang').sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.rolling()函数成功地返回了一个系列对象，找到了窗口大小为2的基础数据的总和。注意第一个值是一个缺失值，因为在它之前没有元素，所以无法进行总和。