使用pandas实现滑动窗口_代码007(未授权)

本文介绍: 窗口函数（Win dow Func t i on）是一种在关系型数据库中使用的函数，通常用于计算某个范围内的数据。在数据分析中，窗口函数也是一种非常有用的工具，可以轻松地对数据进行滑动窗口处理，计算移动平均值、移动总和等等。在本文中，我们将使用pandas库来实现窗口函数。pandas是一种流行的数据处理库，它提供了许多用于数据处理和分析的工具，其中包括窗口函数。

窗口函数（Win dow Func t i on）是一种在关系型数据库中使用的函数，通常用于计算某个范围内的数据。在数据分析中，窗口函数也是一种非常有用的工具，可以轻松地对数据进行滑动窗口处理，计算移动平均值、移动总和等等。

在本文中，我们将使用pandas库来实现窗口函数。pandas是一种流行的数据处理库，它提供了许多用于数据处理和分析的工具，其中包括窗口函数。

为了演示窗口函数的使用，我们将使用一个示例数据集，其中包含每月的销售数据。

import pandas as pd

data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
        'Sales': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]}

df = pd.DataFrame(data)

df
   Month  Sales
0    Jan     10
1    Feb     20
2    Mar     30
3    Apr     40
4    May     50
5    Jun     60
6    Jul     70
7    Aug     80
8    Sep     90
9    Oct    100
10   Nov    110
11   Dec    120

移动平均值是一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的平均值。在pandas中，我们可以使用roll ing函数来计算移动平均值。

df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()

在上面的代码中，我们使用了roll ing函数，并将窗口大小设置为3，即计算每三个月的平均值。计算出的结果将存储在一个名为“MA”的新列中。

移动总和是另一种常见的窗口函数，用于计算一段时间内的总和。在pandas中，我们可以使用roll ing函数来计算移动总和。

df['MS'] = df['Sales'].rolling(window=3).sum()

df['MA'] = df['Sales'].rolling(window=3).mean()
... 
df
   Month  Sales     MA
0    Jan     10    NaN
1    Feb     20    NaN
2    Mar     30   20.0
3    Apr     40   30.0
4    May     50   40.0
5    Jun     60   50.0
6    Jul     70   60.0
7    Aug     80   70.0
8    Sep     90   80.0
9    Oct    100   90.0
10   Nov    110  100.0
11   Dec    120  110.0

df['Max'] = df['Sales'].rolling(window=3).max()
df['Min'] = df['Sales'].rolling(window=3).min()

df
   Month  Sales     MA    Max    Min    Sum
0    Jan     10    NaN    NaN    NaN    NaN
1    Feb     20    NaN    NaN    NaN    NaN
2    Mar     30   20.0   30.0   10.0   60.0
3    Apr     40   30.0   40.0   20.0   90.0
4    May     50   40.0   50.0   30.0  120.0
5    Jun     60   50.0   60.0   40.0  150.0
6    Jul     70   60.0   70.0   50.0  180.0
7    Aug     80   70.0   80.0   60.0  210.0
8    Sep     90   80.0   90.0   70.0  240.0
9    Oct    100   90.0  100.0   80.0  270.0
10   Nov    110  100.0  110.0   90.0  300.0
11   Dec    120  110.0  120.0  100.0  330.0