periods=100).strftime("%Y-%m-%d"), )此代码生成以下代码：现在，ID 02使用来自ID 01
浏览 220提问于2018-02-25得票数 6
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对于这个任务，我想要上面各行的滚动平均值，所以我认为最简单的方法是先使用shift()，然后执行rolling()。问题是，shift()将数据从先前的组中移位，这使得组2和组3中的第一行不正确。列'ma‘在第4行和第7行应该有NaN。如何实现此目的？import pandas as pd
{"Group": [1, 2, 3, 1, 2,
浏览 36提问于2020-06-07得票数 3
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我想要计算大量组的滚动总和，但我在快速计算时遇到了问题。Pandas具有用于滚动和扩展计算的内置方法 下面是一个例子： import pandas as pdobs_per_g = 20obs =，我可以使用 df.groupby(level=0).expanding().sum()
df.groupby(level=0).rolling(window=5).sum() 但对于数量非常多的组
浏览 57提问于2019-07-04得票数 3
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但每次循环时，虚拟内存使用量都会增加，直到内存耗尽。我尝试了手动垃圾收集，设置了gc和库的默认阈值，如pympler和objgraph，以找出导致此行为的原因，但没有成功。我创建了一个最小的代码示例，在几次迭代中，在8 7gb的RAM和~7 7gb的分页文件上，内存会在几秒钟内耗尽：import numpy as np
importdata.groupby(0)[2].shift</e
浏览 5提问于2021-03-10得票数 0
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我希望在panda中创建一个基于行中的值的新列。注意: Shift()在这里不起作用，因为有几周的数据丢失了。
我想的逻辑是:检查周号。在每一行中，然后将w-1、w-2、w-3的数据相加。
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
因此，我对Python和Pandas (以及一般的编程)是非常陌生的，但我在使用一个看似简单的函数时遇到了麻烦。dataframe中已有的数据在其中创建一些新列： arr['retlog'] = log(arr['close']/arr['close'].shift(1)(1))result = spydata.<
浏览 3提问于2013-06-07得票数 9
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现在我想用10列实现相同的内容，然后在以后合并它们。救命啊！
df333 = df1.<e
浏览 0提问于2020-05-21得票数 1
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您好，我有一个dataframe和一个要执行循环的列的列表：columnnames= ['a'(lambda x: x.rolling(20).apply(ewma).shift())-----------------------------------('Name')[col].transform(lambda x: x.rolling</em
浏览 18提问于2021-05-16得票数 0
columns: datetime | clientid | amounts | *new_column_to_be_implemented* (rolling mean of values before，我知道可以添加一个列表并添加/pop值来记住它们，但是在熊猫中有更好的方法吗？
浏览 2提问于2021-02-05得票数 0
在Pandas版本的中，<= 0.18 I会这样做：
> df.groupby('name').apply(lambda x: pd.rolling_mean(x.shift(1), window=2,4行在每个名称组中没有任何长度为1的数据，结果应该是np.nan。在Pandas 0.19和更高版本的rolling_mean-function<em
浏览 1提问于2016-11-18得票数 1
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熊猫群班不尊重这些群体
、、、
我有以下DataFrame和任意函数 {'grp': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3,0.2392102 , 0.93278521, 0.41905688]} return np.product(1+arr) - 1df.groupby('grp')['val'].rolling
浏览 7提问于2020-08-04得票数 1
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python问题的移动平均值
、、、、
的日冕数据，可以在这里找到：https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv 并开放给每个人使用(['county', 'state'])['cases'].shift()
df2[df2['fips']== 34041.0].head(10) 我希望我可以使用groupby语句
浏览 19提问于2020-04-22得票数 0
我可能做错了什么，但我试图在对数据帧进行分组后计算滚动平均值(为了简单起见，我们在本例中使用sum )。直到这里，一切都运行得很好，但当我应用移位时，我发现值溢出到了下面的组中。如下例所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C
浏览 20提问于2020-10-29得票数 2
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我在Python3.5.4上使用Pandas 0.23。MSSQLPython
df['MA14'] = df.Close.rolling(1
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
使用Pandas1.0，我需要生成一个滚动最大值，其中包含前三个观察的窗口，不包括当前的观测。在R中，这是通过5 5 40 60
在Python中，pandas.rolling.app
浏览 1提问于2020-05-07得票数 1
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我想用'A‘和'B’中相同的值来groupby两个列，并根据该值所在的列创建一个shift().rolling()。2 16 0 b a 7 4
7 0 c b 1 5 现在，如果值在列'A‘中，考虑将ValueA设置为shift().rolling()，如果值在</em
浏览 24提问于2021-08-20得票数 0
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我想用'A‘和'B’中相同的值来groupby两个列，并根据该值所在的列创建一个cumsum。A B ValueA ValueB1 c a 2 2
2 a b 2 4 现在，如果值在列'A‘中，考虑将ValueA设置为cumsum，如果值在列'B’中，则考虑将ValueB设置为cumsum 编辑:我想像cumsum一样执
浏览 24提问于2021-08-19得票数 2
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我目前正在做以下工作： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(sample_data)
df['clicks.
浏览 165提问于2019-09-05得票数 5
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2019Q4 41.3 299.76我需要按Thing列分组，并计算所有季度的num_col1和num_col2到目前为止，我一直在尝试这样做：N = 2 return pd.Series.rolling'].apply(pandas_ro
浏览 4提问于2021-12-08得票数 1
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在pandas中，如何编写既有前行又有后行的rolling window？滚动窗口可以按如下方式编写： sum(id_0) over (partition by id_1 order by id_2 rows between 3 preceding and 1 following) 我不知道如何用pandas
浏览 8提问于2020-12-31得票数 0
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