Window
Rolling 对象在处理时间序列的数据时,应用广泛,在Python中Pandas包实现了对这类数据的处理。
Rolling 对象通过调用 pandas.DataFrame.rolling(), pandas.Series.rolling() 等生成。Expanding 对象通过调用 pandas.DataFrame.expanding(),pandas.Series.expanding()等生成。EWM( Exponentially-weighted moving) 对象通过调用 pandas.DataFrame.ewm(),pandas.Series.ewm()生成。
时间序列
Rolling
原型为:
DataFrame.rolling(self, window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
参数意义如下:
window : 取值为 int, 或时间相关 offset类型
移动窗口的宽度,是指用于统计计算的观察值的个数。取值为int 时,每一个窗口宽度是固定的。
如果window 取值为offset,则表示每个窗口的时间周期,此时每个窗口的宽度随着窗口内的观测值变化。仅当index 为datetimelike 时,这个参数才起作用,并且是在0.19.0版本才有的参数。
min_periods : 最小周期数,类型 int,默认为 None.
窗内要求有值(非NaN)的观测值个数. 如果是取值为offset 的window,min_periods默认为1,否则min_periods 默认值为窗口的宽度。
center : bool 类型, 默认为 False
设置标签是否在窗口中心
win_type : str 类型 , 默认为 None
设置窗口的类型,如果为None, 所有点的权重一致,详细可参考接下来的信息。
on : str 类型, 可选项
对于DataFrame来说,设置时间类型的列来计算rolling 窗口, 而不是基于DataFrame 的index. 此时,整数列将不会出现在结果中,因为此时整数列未被作为rolling 窗口来计算。
axis : int 或 str 类型, 默认为 0
closed : str 类型, 默认为 None
控制窗口区间端点的闭合情况,取值为right(仅包括右端点), left(仅包括左端点), both(都不包括) 或者都包括端点。对于基于offset的窗口,默认只包括右端点。对于固定窗口,取值为both,其他情况暂未实现。
此属性第一次出现在 0.20.0 版本
返回值
返回一个用于特定操作的窗口或Rolling子类对象
例子
构造一个DataFrame,
In [19]: df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
In [20]: df
Out[20]:
B
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 NaN
4 4.0
窗口宽口为2,第一个窗口的右端点与第一个元素对齐,然后对每个窗口内的元素求和。
In [21]: df.rolling(2).sum()
Out[21]:
B
0 NaN
1 1.0
2 3.0
3 NaN
4 NaN
因为索引基于int,所以closed参数取值为both,即两个端点都包括,所以得到如上分析结果。
设置窗内最小非NaN元素个数:min_periods,如果设置为1就意味着窗内如果至少1个为非NaN值,则取值不会为NaN.
df.rolling(2, min_periods=1).sum()
B
0 0.0
1 1.0
2 3.0
3 2.0
4 4.0
设置索引为时间类型,观察它与整数索引在closed参数上的不同。
In [23]: df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]},
...: ... index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:06')])
In [24]: df
Out[24]:
B
2013-01-01 09:00:00 0.0
2013-01-01 09:00:02 1.0
2013-01-01 09:00:03 2.0
2013-01-01 09:00:05 NaN
2013-01-01 09:00:06 4.0
每隔4秒截取一个时间窗,然后窗内元素的和,值得注意的是
In [27]: df.rolling('4s').sum()
Out[27]:
B
2013-01-01 09:00:00 0.0
2013-01-01 09:00:02 1.0
2013-01-01 09:00:03 3.0
2013-01-01 09:00:05 3.0
2013-01-01 09:00:06 6.0
对于基于offset的窗口,默认只包括右端点,比如09:00:05秒时,时间窗的取值:(01, 05],求和为3.
以上就是rolling 函数的一个基本介绍,rolling函数在处理时间序列,尤其是机器学习、深度学习,
预测领域,比如销量预测,商品出货预测等
有广泛的应用价值,它能帮助我们把曲线调整的更加平滑等。