Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解_pandasrollingsumprod()资源-CSDN文库

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Pandas_cum累积计算和累积计算和rolling滚动计算的用法详解滚动计算的用法详解

今天小编就为大家分享一篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解，具有好的参考价值，希望对大

家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pandas主要统计特征函数：主要统计特征函数：

方法名方法名函数功能函数功能

sum() 计算数据样本的总和（按列计算）

mean() 计算数据样本的算术平均数

var() 计算数据样本的方差

std() 计算数据样本的标准差

corr() 计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵

cov() 计算数据样本的协方差矩阵

skew() 样本值的偏度（三阶矩）

kurt() 样本值的峰度（四阶矩）

describe() 给出样本的基本描述（基本统计量如均值、标准差等）

cum累积计算函数累积计算函数

cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的，因此命令格式为D.cumsum()

方法名方法名函数功能函数功能

cumsum() 依次给出前1、2、… 、n个数的和

cumprod() 依次给出前1、2、… 、n个数的积

cummax() 依次给出前1、2、… 、n个数的最大值

cummin() 依次给出前1、2、… 、n个数的最小值

计算出前计算出前n项和：项和：

D=pd.Series(range(0,20))

D.cumsum()

0 0

1 1

2 3

3 6

....

19 190

dtype: int64

rolling滚动计算函数滚动计算函数

rolling_系列是pandas的函数，不是DataFrame或Series对象的方法，其格式为pd.rolling_mean(D,k)，其中每k列计算一次平

均值，滚动计算。

方法名方法名函数功能函数功能

rolling_sum() 计算数据样本的总和（按列计算）

rolling_mean() 数据样本的算术平均数

rolling_var() 计算数据样本的方差

rolling_std() 计算数据样本的标准差

rolling_corr() 计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵

rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵

rolling_skew() 样本值的偏度（三阶矩）

rolling_kurt() 样本值的峰度（四阶矩）

依次对相邻两项求和：依次对相邻两项求和：

pd.rolling_sum(D,2)

0 NaN

1 1.0

2 3.0

3 5.0

4 7.0

....

19 37.0

dtype: float64

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