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Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解

2023-08-20 13:24:04 407

Pandas主要统计特征函数：

函数功能计算数据样本的总和（按列计算）计算数据样本的算术平均数计算数据样本的方差计算数据样本的标准差计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵计算数据样本的协方差矩阵样本值的偏度（三阶矩）样本值的峰度（四阶矩）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

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()

函数功能依次给出前1、2、…、n个数的和依次给出前1、2、…、n个数的积依次给出前1、2、…、n个数的最大值依次给出前1、2、…、n个数的最小值

计算出前n项和：

D=pd.Series(range(0,20))
D.cumsum()
00
11
23
36
....
19190
dtype:int64

rolling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。

函数功能计算数据样本的总和（按列计算）数据样本的算术平均数计算数据样本的方差计算数据样本的标准差计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵计算数据样本的协方差矩阵样本值的偏度（三阶矩）样本值的峰度（四阶矩）

依次对相邻两项求和：

pd.rolling_sum(D,2)
0NaN
11.0
23.0
35.0
47.0
....
1937.0
dtype:float64

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