跳过重复的Pandas滚动窗口 - 腾讯云开发者社区

最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。

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pandas中的窗口处理函数

滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...，当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时，去除该窗口以及之后的剩余碱基，以此达到去除低质量碱基的目的。...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。...，pandas还提供了一种窗口大小可变的处理方式，对应expanding函数，基本用法如下 >>> s 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 dtype: float64 >>>...以上述代码为例，expanding的窗口也是向前延伸，不同之处在于它会延伸到起始的第一个元素。对于第一个元素而言，其窗口只有1个元素，不符合最小有效数值的要求，所以返回NaN。

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图解pandas的窗口函数rolling

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念...今天给大家介绍一个pandas中常用来处理滑动窗口的函数：rolling。这个函数极其重要，希望你花时间看完文章和整个图解过程。...本文关键词：pandas、滑动窗口、移动平均、rolling模拟数据首先导入两个常用的包，用于模拟数据：In 1:import numpy as npimport pandas as pd模拟一份简单的数据...on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。...作为滚动计算的对象窗口里，却至多只剩n-1个值，达不到min_periods的最小窗口值数（n）的要求。

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Leetcode No.187 重复的DNA序列（滑动窗口）

一、题目描述所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。...= "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 提示： 0 <= s.length <= 105 s[i] 为 'A'、'C'、'G' 或 'T' 二、解题思路线性时间窗口切片...+ HashSet+HashMap 沿长度为 N 的字符串移动长度为 L 的滑动窗口。...检查滑动窗口中的序列是否在 HashMap中。如果是，则找到了重复的序列，将序列假如到HashSet中。否则，将序列添加到 HashMap中。...在执行的循环中，有N−L+1 个长度为 L 的子字符串，这会导致 O((N−L)L) 时间复杂性。

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SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

03 Pandas实现 Pandas作为Python数据分析与处理的主力工具，自然也是支持窗口函数的，而且花样只会比SQL更多。...A3：如果说前两个需求用Pandas实现都没有很好体现窗口函数的话，那么这个需求可能才更贴近Pandas中窗口函数的标准用法——那就是用关键字rolling。...rolling原义即有滚动的意思，用在这里即表达滑动窗口的意思，所以自然也就可以设置滑动窗口的大小。...至于SQL中窗口函数的另外两个关键字partition和order则仍然需要借助Pandas的sort_values和gropupby来实现。...总体来看，SQL和Spark实现窗口函数的方式和语法更为接近，而Pandas虽然拥有丰富的API，但对于具体窗口函数功能的实现上却不尽统一，而需灵活调用相应的函数。

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LeetCode 无重复字符的最长子串(滑动窗口)

题目给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: s = "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 ...思路定义p为子串的头，j为尾部，p到j为一个窗口，如果新的元素i和窗口里的元素相同，则把p移动到i的后面。

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替换后的最长重复字符（滑动窗口）

题目给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到只包含重复字母的最长子串的长度。...示例 2: 输入: s = "AABABBA", k = 1 输出: 4 解释: 将中间的一个'A'替换为'B',字符串变为 "AABBBBA"。...子串 "BBBB" 有最长重复字母, 答案为 4。...解题 [i,j]区间内最多的数量的字符保留，其余的"替换掉" 右端点每次都向右移动1步，左端点只在不满足的情况下右移1步因为只关心最大长度，所以左端点不必移动到区间满足题意，因为那样的区间不是最长的...idx = s[j++]-'A'; count[idx]++; if(maxc < count[idx]) //只有新加入的字符的个数大于历史重复字符最高数时

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LeetCode 03无重复字符的最长子串(滑动窗口)

题目描述：给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...分析此题就是给一个字符串让你找出最长没有重复的一个字串。要搞清子串和子序列的区别：子串：是连续的，可以看成原串的一部分截取。子序列：不一定是连续的，但是要保证各个元素之间相对位置不变。...本题选择的思路是滑动窗口，滑动窗口，就是用一个区间从左往右，右侧先进行试探，找到区间无重复最大值，当有重复时左侧再往右侧移动一直到没重复，然后重复进行。在整个过程中找到最大的那个空间返回即可。...直到移动到right位置相同字母的右侧说明当前窗口没有重复序列了，继续循环执行到结束。 ?

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举一反三-Pandas实现Hive中的窗口函数

1、Hive窗口函数我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。...2、窗口函数的Pandas实现接下来，我们介绍如何使用Pandas来实现上面的几个窗口函数。...'B','B','A','A']}) 我们使用C作为分组列，使用A作为窗口列。...2.1 row_number() 该函数的意思即分组排序，在pandas中我们可以结合groupby和rank函数来实现和row_number()类似的功能。...2.2 lag/lead函数 pandas中使用shift函数来实现lag/lead函数，首先我们来看一个例子： df = pd.DataFrame({'A':[12,20,12,5,18,11,18]

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Python时间序列分析简介（2）

滚动时间序列滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口表示 k个连续值。让我们来看一个例子。...请注意，在这里我添加 [30：] 只是因为前30个条目（即第一个窗口）没有值来计算 max 函数，所以它们是 NaN，并且为了添加屏幕快照，以显示前20个值，我只是跳过了前30行，但实际上您不需要这样做...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。使用Pandas绘制时间序列数据有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...然后，我们绘制了30天窗口中的滚动平均值。请记住，前30天为空，您将在图中观察到这一点。然后我们设置了标签，标题和图例。该图的输出为 ?...希望您现在已经了解在Pandas中正确加载时间序列数据集时间序列数据索引使用Pandas进行时间重采样滚动时间序列使用Pandas绘制时间序列数据

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golang刷leetcode 滑动窗口（6）替换后的最长重复字符

给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。...示例 2: 输入: s = "AABABBA", k = 1 输出: 4 解释: 将中间的一个'A'替换为'B',字符串变为 "AABBBBA"。...子串 "BBBB" 有最长重复字母, 答案为 4。...解题思路 1，滑动窗口类题目一般都需要左右两个指针，重点放在理解和优化窗口移动的逻辑 2，注意本题是提换K个字符而不是替换K种 3，显然最大长度＝窗口内出现次数最多的字符的次数＋K 4，每次移动右指针，

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Leetcode No.3 无重复字符的最长子串（滑动窗口）

一、题目描述给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...二、解题思路：滑动窗口我们先用一个例子来想一想如何在较优的时间复杂度内通过本题。...那么当我们选择第 k+1 个字符作为起始位置时，首先从 k+1到 rk的字符显然是不重复的，并且由于少了原本的第 k个字符，我们可以尝试继续增大 rk ，直到右侧出现了重复字符为止。...这样以来，我们就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题了：我们使用两个指针表示字符串中的某个子串（的左右边界）。...判断重复字符在上面的流程中，我们还需要使用一种数据结构来判断是否有重复的字符，常用的数据结构为哈希集合（即 C++ 中的 std::unordered_set，Java 中的 HashSet，Python

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优先算法 —— 滑动窗口系列 - 无重复字符的最长子串

前言当我们发现暴力解法两个指针都不回退，都是向同一个方向移动的时候我们就可以使用滑动窗口 1. 无重复字符的最长子串题目链接： 3....left跳过重复字符（下标为2的a，并不是right指向的a）指向重复字符的后面一位因为不这样的话即使right回到本次枚举的位置（b）也会在遇到重复字符a再次停下，这段区间里的长度是一定小于上一次的...然后接下来right就没有回到本次枚举指向的位置（b）的必要了，因为我们的left跳过了重复字符，所以这段区间里是一定没有重复字符的，所以right++即可到这里我们发现暴力解法两个指针都不回退...定义两个指针left和right来充当窗口的左端点和右端点，然后用left和right来标记窗口的左区间和右区间 2. 进窗口：让字符进入哈希表 3....判断：当窗口里出现重复字符时 4.

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滑动窗口：长度最小子数组和无重复字符的最长字串

如果left+right>=target,表示窗口满足条件,可以统计窗口的长度，更新最短长度，需要注意的是，这里出窗口是循环的，只要窗口内元素之和sum>=target，则我们可以继续出窗口（因为我们要求最短长度...s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...示例 2: 输入: s = "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”，所以其长度为 3。...定义两个指针（这里用下标充当）左边界指针：left 右边界指针：right 我们可以利用哈希表的特性对于每个进窗口的元素进行映射，元素进入窗口后，导致他在窗口中出现的次数>1,则我们需要出窗口

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滑动窗口算法：3. 无重复字符的最长子串

无重复字符的最长子串给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: s = "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。.../ 字符串长度 val n = s.length if (n == 0) { return 0 } /** * window 存储当前滑动窗口的

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替换后的最长重复字符(滑动窗口)（双指针）

题目给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。...示例 2：输入：s = "AABABBA", k = 1 输出：4 解释：将中间的一个'A'替换为'B',字符串变为 "AABBBBA"。子串 "BBBB" 有最长重复字母, 答案为 4。...思路本体采用滑动窗口思想，从某个字符开始，如果后面的字符和开始字符一样则这个字符串长度++，若不一样分两种情况， 1.这个字符串中不一样字符的个数小于k，则让k--，长度++。...2.这个字符串中不一样的字符个数大于等于k，那么记录的长度就是此字符串的长度。然后继续下一个字符串，下一个字符串开始的位置应该为上一个字符串第一次不一样字符的位置。...按照上面的思路得出结果是4，但答案是5,因为从B开始记录到最后最多只有4个元素，但是支教换了一个A，而k = 2，所以第一个A也是可以交换的，所以就要在最后一个字符串加一个判断：如果p还有剩余(此字符串已经交换的元素小于

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Leetcode|滑动窗口变种|3. 无重复字符的最长子串

1 滑动窗口变种 class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { if (s.size()...()) { char in = s[right]; right++; need[in]++; // 左侧窗口缩...，当右侧扩展元素存在窗口内，则停止右侧扩展，开始左侧紧缩窗口 while (need[in] > 1) { char out = s[left];

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golang刷leetcode 滑动窗口（5）无重复字符的最长子串

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。...请注意，你的答案必须是子串的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。...解题思路： 1，这是一个滑动窗口题目，需要移动左右指针 2，判断字符是否重复的题目，一般都用hashmap，用空间换时间 3，由于hashmap只需要表示字符存在不存在，可以用来存这个字符在串中的位置（

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【优选算法】——滑动窗口——3. 无重复字符的最长子串

无重复字符的最长子串给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...（即为连续的）示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...找出其中⻓度最⼤的即可。在往后寻找⽆重复⼦串能到达的位置时，可以利⽤「哈希表」统计出字符出现的频次，来判断什么时候⼦串出现了重复元素。...让滑动窗⼝满⾜：窗⼝内所有元素都是不重复的。...做法：右端元素 ch 进⼊窗⼝的时候，哈希表统计这个字符的频次： ▪ 如果这个字符出现的频次超过 1 ，说明窗⼝内有重复元素，那么就从左侧开始划出窗⼝，直到 ch 这个元素的频次变为 1 ，然后再更新结果

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无重复字符的最长子串（滑动窗口+HashMap）

无重复字符的最长子串给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。...示例 1: 输入: “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: “bbbbb” 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: “pwwkew” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”，所以其长度为 3。...解题思路滑动窗口+HashMap 代码 class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if(

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多窗口大小和Ticker分组的Pandas滚动平均值

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