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パンダのドキュメントは、「ウィンドウの機能を拡張」の束示しています:パンダの「拡張ウィンドウ」機能とは何ですか?
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/api.html#standard-expanding-window-functions
をしかし、私は、彼らがドキュメントから何をすべきかを見つけ出すことができませんでした。
パンダのドキュメントは、「ウィンドウの機能を拡張」の束示しています:パンダの「拡張ウィンドウ」機能とは何ですか?
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/api.html#standard-expanding-window-functions
をしかし、私は、彼らがドキュメントから何をすべきかを見つけ出すことができませんでした。
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
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
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