pandas dataframe rolling移动计算方式
更新时间：2024年09月10日 09:43:26 作者：zhlkh
在Pandas中,rolling()方法用于执行移动窗口计算,常用于时间序列数据分析,例如,计算某商品的7天或1个月销售总量,可以通过rolling()轻松实现,该方法的关键参数包括window（窗口大小）,min_periods（最小计算周期）
pandas dataframe rolling移动计算
rolling()用法
rolling()方法主要用于移动运算，什么叫移动运算哪？
最简单的理解就是
比如商品的销售来说，想知道A商品每7天每1个月的销售数量，这个时候用rolling()方法就可以轻松实现
df.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
- window： 向前计算的行数，如设置为3，则第一行为NaN+NaN+1 第二行为NaN+1+2 第三行为1+2+3
- min_periods：最小的向前计算行数，默认为None，当window设置为3时，第一行数据向前查询时不满足3行，则值为设置为NaN，当设置为1时，就会抛弃不存在的行，只取第一行。
- center：把窗口的标签设置为居中。布尔型，默认False，居右
- win_type：窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。各种类型
- on：可选参数。对于dataframe而言，指定计算后的对应列名，如果计算列为salenum,原有的数据列包含为goods，当on=goods时计算后的数据就为goods salenum两个列
- axis：0/1，默认为0，即对列进行计算
- closed：定义区间的开闭，支持int类型的window。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。
以下代码截图来自Jupyter中文集成版(Python整合版)
Git地址：
https://github.com/DaiMaBang/Jupyter
计算巧克力每3天的销售数量，指定了on和计算列（系统默认会找数值列进行计算）
通过agg方法，指定对应的列的计算方法
求平均值
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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