pandas时间序列滑窗
时间序列数据统计—滑动窗口
窗口函数
import pandas as pd
import numpy as np
ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000),
index=pd.date_range('20180101', periods=1000))
ser_obj = ser_obj.cumsum()
print(ser_obj.head())
2018-01-01 0.797334
2018-01-02 0.451286
2018-01-03 1.329133
2018-01-04 0.416577
2018-01-05 0.610993
Freq: D, dtype: float64
r_obj = ser_obj.rolling(window=5)
r_obj2 = ser_obj.rolling(window=5, center=True)
print(r_obj)
Rolling [window=5,center=False,axis=0]
print(r_obj2.mean())
# 验证:
# 前5个数据的均值
# print(ser_obj[0:5].mean())
# 1-6个数据的均值
# print(ser_obj[1:6].mean())
2018-01-01 NaN
2018-01-02 NaN
2018-01-03 0.721065
2018-01-04 0.829352
2018-01-05 0.694121
2018-01-06 0.275495
2018-01-07 0.149214
2018-01-08 0.417734
2018-01-09 0.520458
2018-01-10 1.034506
2018-01-11 1.812417
2018-01-12 2.457410
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2018-01-15 2.838209
2018-01-16 2.457822
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2018-01-19 1.083220
2018-01-20 1.013525
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...
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2020-09-25 NaN
2020-09-26 NaN
Freq: D, Length: 1000, dtype: float64
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# 画图查看
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(15, 5))
ser_obj.plot(style='r--')
ser_obj.rolling(window=10, center=False).mean().plot(style='g')
ser_obj.rolling(window=10, center=True).mean().plot(style='b')
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