熊猫滚动值答案

【问题标题】：Pandas rolling values熊猫滚动值
【发布时间】：2018-07-30 17:28:26
【问题描述】：

如何获得pandas系列值的某个长度n的滚动值？

例如，如果我有以下情况：

df = pd.DataFrame({'temperature': [0, 1, 2, np.nan, 4, 2, 0.8, 4, 8.8, 7.12]})

我如何获得长度为 n 的移动值，例如，如果 n=3：

[NaN, NaN, 0], [NaN, 0, 1],..., [4, 8.8, 7.12]

编辑：如果我使用 pandas 滚动，如：

roll = pd.Series.rolling(df, 3).mean()

然后滚动是该系列的移动平均线。在这里，我不想要每组移动的 3 个值的平均值，而是这些 3 个值的集合。

【问题讨论】：

你能再解释一下吗？不清楚你是如何得到这个输出的。
我没有得到任何输出，我想得到这个输出，这是我提出问题的目的。前两个滚动列表可能应该是“None”而不是“NaN”，我不知道。
我的意思是不清楚如何得到这个输出。为什么前两行有前导 NaN？
您如何从输入到（所需）输出尚不清楚。
请阅读问题，如果看不懂，请避免降级。

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为您需要先添加NaNs，然后添加this solution：

N = 3
x = np.concatenate([[np.nan] * (N-1), df['temperature'].values])

def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
print (rolling_window(x, N))
[[  nan   nan  0.  ]
 [  nan  0.    1.  ]
 [ 0.    1.    2.  ]
 [ 1.    2.     nan]
 [ 2.     nan  4.  ]
 [  nan  4.    2.  ]
 [ 4.    2.    0.8 ]
 [ 2.    0.8   4.  ]
 [ 0.8   4.    8.8 ]
 [ 4.    8.8   7.12]]

【讨论】：

【解决方案2】：

即使线程很旧，也许它会帮助其他人。我是初学者，但我通过以下过程解决了 user5805065 的问题。也许，有人可以让它更优雅、更高效。

将 Pandas 系列转换为 NumPy：

rollTemperature = df['temperature'].values

然后我用一些初始变量在 for 循环中创建了 numpy 数组：

period = 2
stop = len(rollTemperature)
diffRoll = np.zeros(stop)

for i in range(0,stop):

    if i == 0:
        diffRoll[i] = np.nan

    elif np.mod(i,period)!=0:
        diffRoll[i] = np.nan

    else:
        diffRoll[i] = (rollTemperature[i] + rollTemperature[i-period])/2

比将numpy数组添加到existin dataFrame：

df['diffRoll'] = diffRoll

比输出是：

   temperature  diffRoll
0         0.00       NaN
1         1.00       NaN
2         2.00       1.0
3          NaN       NaN
4         4.00       3.0
5         2.00       NaN
6         0.80       2.4
7         4.00       NaN
8         8.80       4.8
9         7.12       NaN

【讨论】：