2017-07-28 6 views

答えて

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あなたが読むことをお勧めしますthis Pandas docs:ローリング統計情報に共通の代替がすべてのデータ でそれまで利用できる統計の値を生成する拡大 ウィンドウを使用することです

これらは、.expanding メソッドがExpandingオブジェクトを返すことで、.rollingと同様のインターフェイスに従います。

これらの計算は、ローリング統計の特殊なケースであるので、それら は、次の2つのコールが 同等されているようなパンダに実装されていますので、それは完全なように窓に転操作

In [96]: df.rolling(window=len(df), min_periods=1).mean()[:5] 
Out[96]: 
        A   B   C   D 
2000-01-01 0.314226 -0.001675 0.071823 0.892566 
2000-01-02 0.654522 -0.171495 0.179278 0.853361 
2000-01-03 0.708733 -0.064489 -0.238271 1.371111 
2000-01-04 0.987613 0.163472 -0.919693 1.566485 
2000-01-05 1.426971 0.288267 -1.358877 1.808650 

In [97]: df.expanding(min_periods=1).mean()[:5] 
Out[97]: 
        A   B   C   D 
2000-01-01 0.314226 -0.001675 0.071823 0.892566 
2000-01-02 0.654522 -0.171495 0.179278 0.853361 
2000-01-03 0.708733 -0.064489 -0.238271 1.371111 
2000-01-04 0.987613 0.163472 -0.919693 1.566485 
2000-01-05 1.426971 0.288267 -1.358877 1.808650 
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ですデータフレームの長さ。私はなぜこのために別の機能が必要なのかわかりません... – wordsforthewise

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ローリング操作は固定ウィンドウサイズのため実際には非常に便利です。ただし、この操作はウィンドウサイズの拡大です。これは、長さ1の期間の「ローリング」ウィンドウから始まり、次のウィンドウサイズは2期間、次に3,4,5などである。ストリーミングデータの場合、元のデータフレームの全長のローリングウィンドウは、拡張ウィンドウでは新しいデータを追加することができます。 – Ryan

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