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Python |熊猫系列. rolling()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-rolling/

熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持整数索引和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。

熊猫 **Series.rolling()**功能是一个非常有用的功能。它对给定序列对象中的基础数据提供滚动窗口计算。

语法:系列.滚动(窗口，最小周期=无，中心=假，win_type =无，开=无，轴=0，关闭=无)

参数: 窗口:移动窗口的大小 min_periods : 窗口中需要有值的最小观察次数 中心:在窗口中心设置标签。 win_type : 提供窗口类型。 on : str，可选 轴: int 或 str，默认 0 closed : 使区间在‘右’、‘左’、‘两者’或‘两者都不是’端点闭合。

返回:特定操作的窗口或滚动子类

示例#1: 使用Series.rolling()函数为给定的 Series 对象查找基础数据的滚动窗口总和。滚动窗口的大小应为 2，每个元素的权重应相同。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])

# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']

# set the index
sr.index = index_

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.rolling()函数来查找窗口大小为 2 的底层数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
result = sr.rolling(2).sum()

# Print the returned Series object
print(result)

输出: 正如我们在输出中看到的，Series.rolling()函数已经成功地返回了一个序列对象，该对象已经找到了窗口大小为 2 的底层数据的总和。请注意，第一个值是一个缺失的值，因为它之前没有元素，所以无法执行求和。

示例#2: 使用Series.rolling()函数查找给定 Series 对象的底层数据的滚动窗口和。滚动窗口的大小应为 2，滚动窗口类型应为“三角形”。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])

# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']

# set the index
sr.index = index_

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.rolling()函数来查找窗口大小为 2 的底层数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
# We have also provided the window type
result = sr.rolling(2, win_type ='triang').sum()

# Print the returned Series object
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的那样，Series.rolling()函数已经成功地返回了一个序列对象，该对象已经找到了窗口大小为 2 的基础数据的总和。请注意，第一个值是一个缺失的值，因为它之前没有元素，所以无法执行求和。

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