パンダのデータフレームにPCAをローリング

Question

誰かがパンダのデータフレームにローリング/ムービングウィンドウPCAを実装する方法を知っているのだろうかと思います。私は周りを見回して、RとMATLABでは実装を見つけましたが、Pythonでは実装されていませんでした。どんな助けもありがとう！

これは複製ウィンドウではありません。PCAは、データフレーム全体でPCAと同じではありません。あなたは違いを理解していない場合は、1つはdfとパスの行をロールオーバーすることを期待可能性があるとして、それを使用することはできませんので

Answer 1

は残念ながら、pandas.DataFrame.rolling()は、ローリング前dfを平らにするようだ（）をpandas.DataFrame.rollingご覧ください。 PCAへの行のウィンドウ。

これは、行ではなくインデックスを転がり回すことに基づいた回避策です。それは非常にエレガントではないかもしれないが、それは動作します：

# Generate some data (1000 time points, 10 features) 
data = np.random.random(size=(1000,10)) 
df = pd.DataFrame(data) 

# Set the window size 
window = 100 

# Initialize an empty df of appropriate size for the output 
df_pca = pd.DataFrame(np.zeros((data.shape[0] - window + 1, data.shape[1]))) 

# Define PCA fit-transform function 
# Note: Instead of attempting to return the result, 
#  it is written into the previously created output array. 
def rolling_pca(window_data): 
    pca = PCA() 
    transf = pca.fit_transform(df.iloc[window_data]) 
    df_pca.iloc[int(window_data[0])] = transf[0,:] 
    return True 

# Create a df containing row indices for the workaround 
df_idx = pd.DataFrame(np.arange(df.shape[0])) 

# Use `rolling` to apply the PCA function 
_ = df_idx.rolling(window).apply(rolling_pca) 

# The results are now contained here: 
print df_pca 

簡単なチェックは、このことにより、生成された値は、手動で適切な窓をスライスし、それらの上にPCAを実行することによって計算した値を制御するために同一であることが明らかになりました。