Python-for-data-移动窗口函数 本文中介绍的是\color{red}{移动窗口函数}，主要的算子是： rolling算子 expanding算子 ewm算子 ?...移动窗口函数 统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为移动窗口函数 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度） ewm算子 # 将苹果公司的股票价格的60日均线和span=60的EW移动均线进行比较 appl_px = close_px.AAPL["2006":"2007...二元移动窗口函数rolling+corr 一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。...自定义移动窗口函数 在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
在本教程中，我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。 2 Pandas 主要特点 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。...3 Pandas 数据结构 Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似，二者与Python基本的数据结构List也很相近。...Time-Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。...6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?...whole dataframe df['agg'] = df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) # use swifter apply on specific
练习 import pandas as pd import numpy as np 一、时序的创建 1.1. 四类时间变量 现在理解可能关于③和④有些困惑，后面会作出一些说明 ? 1.2....四、窗口函数 下面主要介绍pandas中两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...=3).apply(lambda x:x.std()/x.mean()).head() ?...Expanding （a）expanding函数 普通的expanding函数等价与rolling(window=len(s),min_periods=1)，是对序列的累计计算 s.rolling(window...s.expanding().sum().head() ? apply方法也是同样可用的 s.expanding().apply(lambda x:sum(x)).head() ?
来源：早起Python 本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。 Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。...和鲸社区的刘早起创作了这个项目，其中包含Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理、当Pandas遇上NumPy、补充内容 5个部分。...，min函数，因为我们的数据中是20k-35k这种字符串，所以需要先用正则表达式提取数字 import re # 方法一：apply + 自定义函数 def func(df): lst = df...5天 data.shift(5) 76.将数据向前移动5天 data.shift(-5) 77.使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 data['开盘价(元)'].expanding(
import pandas as pd import numpy as np 一、时序的创建 1.1. 四类时间变量 现在理解可能关于③和④有些困惑，后面会作出一些说明 ? 1.2....四、窗口函数 下面主要介绍pandas中两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...=3).apply(lambda x:x.std()/x.mean()).head() ?...Expanding （a）expanding函数 普通的expanding函数等价与rolling(window=len(s),min_periods=1)，是对序列的累计计算 s.rolling(window...s.expanding().sum().head() ? apply方法也是同样可用的 s.expanding().apply(lambda x:sum(x)).head() ?
中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样 缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串 print(pd.isnull(...：df.fillna(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply...函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多 ...或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas...DataFrame均可以通过apply传入自定义函数，传入时要想清楚是行还是列
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...DataFrame，可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。...x: round(x.sum() / 1000, 1) ) ) 17、apply函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...例如，我们可以计算每家店上周销售额与上个月四分之一销售额的差值的平均值，如下: sales.groupby("store").apply( lambda x: (x.last_week_sales...import numpy as npdf = pd.DataFrame( { "date": pd.date_range(start="2022-08-01", periods=8,
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...DataFrame，可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。...x: round(x.sum() / 1000, 1) ) ) output 17、apply函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...例如，我们可以计算每家店上周销售额与上个月四分之一销售额的差值的平均值，如下: sales.groupby("store").apply( lambda x: (x.last_week_sales -...import numpy as np df = pd.DataFrame( { "date": pd.date_range(start="2022-08-01", periods=
pandas中4个高级应用函数 applymap：元素级 apply：行列级 transform：行列级 还有另外一个管道函数pipe()，是表级的应用函数。...).pipe(lambda x:round(x,2)) 以上pipe分别传入了numpy的exp函数和逆函数，都是单个函数，实现了对数据进行了e次方操作，并结果保留小数点后两位有效数字。...如果想省略临时的dataframe也可以将函数像下面这样套用一行代码解决。...： pipe将每次执行完的函数结果传递给下一个函数，即上个输出作为下个函数的输入，以此类推像链子一样可以一直传递下去，这也是管道函数名字的由来。...这样做的优点是： 执行顺序一目了然，逻辑清晰 可读性很高 非常优雅 三、特殊传参方式 pipe()默认情况下会将dataframe传给调用函数的第一个参数，但一些函数在定义时第一个参数并不是用来接收dataframe
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...DataFrame，可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。...x: round(x.sum() / 1000, 1) ) ) 17、apply函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...例如，我们可以计算每家店上周销售额与上个月四分之一销售额的差值的平均值，如下: sales.groupby("store").apply( lambda x: (x.last_week_sales -...import numpy as npdf = pd.DataFrame( { "date": pd.date_range(start="2022-08-01", periods=8, freq
Python解法 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data) # 假如是直接创建 df = pd.DataFrame(...'education'] 37 数据计算 题目：计算salary最大值与最小值之差 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df[['salary']].apply(lambda x: x.max() - x.min...解法 df.shift(5) 76 数据处理 题目：将数据向前移动5天 难度：⭐⭐ Python解法 df.shift(-5) 77 数据计算 题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值...与numpy版本 难度：⭐ Python解法 import pandas as pd import numpy as np print(np....(1,100,20) df1 = pd.DataFrame(tem) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 Python
在 DataFrame 中应用 apply 函数很常见，你使用的多吗？...在应用时，传递给函数的对象是 Series 对象，其索引是 DataFrame 的index (axis=0) 或者 DataFrame 的 columns (axis=1)。...False : 将每一行或每一列作为一个Series传递给函数。 True : 传递的函数将接收ndarray 对象。如果你只是应用一个 NumPy 还原函数，这将获得更好的性能。...应用示例 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A',...='expand' 将把类似列表的结果扩展到Dataframe的列中 >>> df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand') 0
数据计算 题目：计算salary最大值与最小值之差 难度：⭐⭐⭐ 答案 df[['salary']].apply(lambda x: x.max() - x.min()) 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接...(5) 76 数据处理 题目：将数据向前移动5天 难度：⭐⭐ 答案 data.shift(-5) 77 数据计算 题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 难度：⭐⭐ 答案 data['...遇上NumPy 81 数据查看 题目：导入并查看pandas与numpy版本 难度：⭐ 答案 import pandas as pd import numpy as np print(np....1,100,20) df1 = pd.DataFrame(tem) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 答案 tem...= np.arange(0,100,5) df2 = pd.DataFrame(tem) 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布
此方法接受另一个 DataFrame 和一个合并函数，对齐输入 DataFrame，然后将组合器函数传递给一对 Series（即，列名称相同的列）。...dtype: float64 传递给 apply() 的函数的返回类型会影响 DataFrame.apply 的最终输出类型，默认行为如下： 如果应用的函数返回一个 Series，最终输出是一个...，以便将它们传递给 DataFrame.agg，允许您自定义将哪些函数应用于哪些列。...dtype: float64 传递给 apply() 的函数的返回类型会影响默认行为下 DataFrame.apply 的最终输出类型： 如果应用的函数返回一个 Series，最终输出是一个 DataFrame...您还可以将额外的参数和关键字参数传递给apply()方法。
pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...下面代码中，lambda函数将两列数据传递给apply_tariff()： >>> @timeit(repeat=3, number=100) ... def apply_tariff_withapply...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。...下面我们使用NumPy的 digitize()函数更进一步。它类似于上面pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。
定义：是一种特殊的并行计算的方式，可以同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同一个或同一批指令。主要用于pandas的Series系列和DataFrame数据框。...(r, r.T) Out[185]: 2.8500000000000005 5.数据框运算 numpy.random.randn生成随机数的数据框 from pandas import DataFrame...()调用数据框的每一列传递给min函数，由其选出每一列的最小值。...4 -1.146147 dtype: float64 #判断每个列，值是否都大于0 df.apply( lambda x: numpy.all(x>0), axis=1...lambda x: numpy.all(x>0), axis=1 )] Out[192]: Empty DataFrame Columns: [column1, column2
，我们将研究如何加速在 pandas 的DataFrame上操作的某些函数，使用 Cython、Numba 和pandas.eval()。...或DataFrame的底层 NumPy 数组（使用Series.to_numpy()）传递给函数 pandas Numba 引擎 如果已安装 Numba，可以在选择的 pandas 方法中指定engine...通过使用@jit修饰的自定义 Python 函数，可以通过使用Series.to_numpy()将它们的 NumPy 数组表示传递给 pandas 对象。...通过使用 Series.to_numpy() 将 pandas 对象的 NumPy 数组表示传递给自定义 Python 函数，并使用 @jit 装饰器可以与 pandas 对象一起使用。...通过使用@jit装饰的自定义 Python 函数，可以通过Series.to_numpy()将它们的 NumPy 数组表示传递给 pandas 对象。
我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据：20.7秒 DataFrame是具有行和列的Pandas对象。如果使用循环，需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数，而且速度很慢。...Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...apply ()方法ー快811倍 apply 本身并不快，但与DataFrame结合使用时，它具有优势。...这取决于 apply 表达式的内容。如果可以在 Cython 空间中执行，那么apply要快得多，这里的示例就是这种情况。 大家可以在Lambda函数中使用apply。所要做的就是指定这个轴。...现可以直接将Pandas 列传递给函数，从而获得巨大的速度增益。 Numpy向量化—快71803倍 在上面的示例中，将将Pandas 列传递给函数。
函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的 apply() 函数，只需要理解：函数作为一个对象，能作为参数传递给其它函数，也能作为函数的返回值。...x % 3 == 0, range(1, 11)) Series.apply() 回到主题， pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个...当然如果只是为了得到结果， numpy.where() 函数更简单，这里主要为了演示 Series.apply() 函数的用法。...DataFrame.apply() DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素，对元素运行指定的 function。...] = elapsed.apply(lambda x : x.days) 使用 DataFrame.apply() 函数也能达到同样的效果，我们需要先定义一个函数 get_interval_days()
Python解法 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data) # 假如是直接创建 df = pd.DataFrame(...(df,5) 77 数据计算 题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 难度：⭐⭐ Python解法 df['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1).mean...() R解法 #R中没有expanding完全一致的函数 #考虑到expanding实际功能就是累积均值 #可以用cummean #但cummean的功能和我预想的不同 #可能是包之间相互干扰 #最后采用...与numpy版本 难度：⭐ Python解法 import pandas as pd import numpy as np print(np....数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 Python解法 tem = np.arange(0,100,5) df2 = pd.DataFrame(tem
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