首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何用另一列的滚动均值创建新列-- Python

在Python中,可以使用pandas库来计算滚动均值并创建新列。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算滚动均值并创建新列
window_size = 3  # 滚动窗口大小
df['滚动均值'] = df['A'].rolling(window_size).mean()

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    A      滚动均值
0   1       NaN
1   2       NaN
2   3  2.000000
3   4  3.000000
4   5  4.000000
5   6  5.000000
6   7  6.000000
7   8  7.000000
8   9  8.000000
9  10  9.000000

在上述代码中,我们使用了pandas的rolling函数来计算滚动均值。rolling函数接受一个窗口大小作为参数,然后在数据上滑动该窗口,并对窗口内的数据进行计算。在这个例子中,我们使用了窗口大小为3,即每个数据点的滚动均值是它自身及其前两个数据点的平均值。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Python数据分析(中英对照)·Using the NumPy Random Module 使用 NumPy 随机模块

    NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块,我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是,首先,它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二,速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字,这是一个0和1之间完全平坦的分布,因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样,先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现,我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组,我只需插入该数组的大小,在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中,我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数,第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中,我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需

    01
    领券