在HQL中我经常使用开窗函数，后来做mysql（5.7）的数据处理，只能使用order等分组方式替代开窗函数。 而pandas中带有各种移动窗口，它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。 总共有3+1类。 主要有如下类： 还有pandas.rolling_xx方
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2019-12-24 11:17:00
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
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2022-06-02 12:05:47
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这次我们聊一聊pandas中的rolling函数，这个函数可以被Series对象调用，也可以被DataFrame对象调用，这个函数主要是用来做移动计算的。 举个栗子，假设我们有10天的销售额，我们想每三天求一次总和，比如第五天的总和就是第三天 + 第四天 + 第五天的销售额之和，这个时候我们的rol
原创
2022-07-13 11:46:33
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rolling()的主要用途为进行移动均值计算，常用来对时间序列数据做均值操作。rolling()支持对Sries和DataFrame的操作。一、函数定义rolling()函数的定义如下：DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None, ste
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2024-04-14 21:54:00
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时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。如下面的示意图所示，其中时间序列数据代表的是15日每日的温度，现在我们以3天为一个窗口，将这个窗口从
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2023-08-01 18:31:54
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change: moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12) to: moving_avg = ts_log.rolling(12).mean()
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2023-11-02 10:48:14
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在数据分析时，特别是在分析时间序列数据时，常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析，比如计算移动均线。只要是需要根据一个时序得到一个新的时序，就往往需要进行窗口滚动。在pandas中，DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数，叫做rolling()。其具体的参数为：DataFrame.rolling(window,&n
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2023-12-13 01:37:21
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一、rolling函数的基本用法pandas 的rolling函数，功能比较强大，可以实现大部分统计功能，主要功能与用法如下：df[col_name].rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)min_periods : 参数
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2023-10-28 06:59:01
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Python3内置函数（二） Python3内置函数Python3内置函数（二）delattr()dict()dir()divmod()enumerate()eval()exec()filter()float()format()frozenset()getattr()globals()hasattr() daily learn delattr()删除属性class Coordinate:
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2024-09-02 14:49:40
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上一篇（Python 异常处理 （一））中，我们讲了有关于异常的一些基本知识。这一篇，我们来讲一下如何使用Python中的traceback模块和logging模块获取详细的异常信息。3.使用traceback获取异常信息 在Python中，如果我们没有进行异常捕获，那么当程序抛出异常时，屏幕上显示的信息一般为：#!/usr/bin/python
#coding:utf8
a=1/0
...
# 如何使用 Python 实现 rolling 函数的累积
在数据分析的过程中，滚动计算（rolling computation）是一种常见的数据处理方法，在时间序列数据中特别有用。Python 中的 Pandas 库提供了强大的支持来进行此类操作。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 实现 “rolling 函数的累积”。
## 流程概述
在使用 rolling 函数进行累积时
andas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。类似于Numpy的核心是ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame两个核心数据结构展开的。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。 Pandas官方教程User Guide ，查看当前版本：>>> import pand
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2024-08-26 09:39:38
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简介上篇文章中，我们讲解了如何对时间数据进行重采样及重采样中降采样和升采样的概览和使用方法，通过重采样我们可以得到任何想要频率的数据，但是这些数据也是一个时点的数据，那么就存在这样一个问题：时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，
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2024-01-18 21:17:25
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Python的滚动统计函数`rolling`是用于时间序列数据分析的强大工具，可以在数据窗口上进行各类统计操作。接下来，我们将通过对环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及生态集成等内容的详细阐述，帮助读者更好地理解和使用`rolling`函数。
### 环境配置
在配置环境时，需要确保Python以及所需库的正确安装。以下是环境配置的流程：
```mermaid
flowchar
### Python Rolling 函数计算方法指南
在数据分析和时间序列处理中，Rolling 函数是一种非常有用的工具，允许我们在数据集的窗口上进行计算。在这篇文章中，我们将逐步了解如何使用 Python 中的 Rolling 函数，并通过简单的示例使其变得易于理解。
#### 流程概述
在开始之前，我们先了解一下实现 Python Rolling 函数的整体流程，以下是所需的步骤：
# Python中rolling后常接函数
在数据处理和分析中，我们经常需要对时间序列数据进行滚动计算，例如计算滚动平均值、滚动总和等。在Python中，pandas库提供了rolling方法来实现这些滚动计算。rolling方法可以应用于Series和DataFrame对象，让我们能够方便地进行滚动计算。
## rolling函数简介
rolling函数是pandas库中的一个方法，它可以
原创
2024-04-23 03:45:49
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内置函数map，filter，print等的使用。 目录 1、python内置函数表
2、好用的内置函数
enumerate
filter
map
print
range
round
zip Python3解释器内置了很多函数，可以随时调用它们，内置函数简介如下，直接点击函数名可直达详细用法。1、python内置函数表abs
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2024-03-04 15:02:14
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# 使用Python来实现自定义滚动窗口函数
在数据分析和处理中，滚动窗口函数是一种非常常见的技术，它可以帮助我们对时间序列数据进行滚动计算和分析。Python中的pandas库提供了一些内置的滚动窗口函数，但有时候我们需要根据特定需求来自定义滚动窗口函数。本文将介绍如何使用Python来实现自定义的滚动窗口函数。
## 什么是滚动窗口函数？
滚动窗口函数是一种对时间序列数据进行滚动计算的技
原创
2024-03-01 05:06:31
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在数据分析和时间序列数据处理中，经常需要执行滚动计算或滑动窗口操作。Pandas库提供了rolling方法，用于执行这些操作。本文将详细介绍Pandas中的rolling方法，包括其概念、用法和示例代码。1. 引言滚动计算与滑动窗口操作滚动计算（Rolling Calculation）是一种数据处理技术，它在时间序列数据或数据框中执行基于滑动窗口的计算。这种技术通常用于计算移动平均、滚动标准差、滚
# 使用Python的Rolling函数自定义窗口函数
在数据分析中，有时我们需要对时间序列数据进行滑动窗口操作，如计算滚动均值、标准差等。Pandas库中的`rolling()`函数可以帮助我们实现这一目标。当我们需要计算一些复杂的统计指标时，`rolling()`函数的自定义功能显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python的`rolling()`函数自定义窗口函数，并通过一个具体问题进行讲解
