Операции с окнами в Pandas | Руководство по анализу данных

Введение

В этом лабе мы изучим операции окон в pandas, включая скользящие окна, расширяющиеся окна и экспоненциально взвешенные окна. Операции окон полезны для выполнения агрегаций по скользящему разделению значений.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/ControlFlowGroup(["Control Flow"]) python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/FileHandlingGroup(["File Handling"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/AdvancedOperationsGroup(["Advanced Operations"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python/BasicConceptsGroup -.-> python/comments("Comments") python/ControlFlowGroup -.-> python/for_loops("For Loops") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") pandas/AdvancedOperationsGroup -.-> pandas/time_series_analysis("Time Series Analysis") python/FileHandlingGroup -.-> python/with_statement("Using with Statement") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills python/comments -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/for_loops -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/build_in_functions -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/importing_modules -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} pandas/time_series_analysis -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/with_statement -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/numerical_computing -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} python/data_analysis -.-> lab-65457{{"Операции с окнами в Pandas"}} end

Создание pandas Series

Мы создаем pandas Series с диапазоном значений от 0 до 4.

import pandas as pd

## Создание pandas Series с диапазоном значений от 0 до 4
s = pd.Series(range(5))

Выполнить операцию скользящего окна

Выполните операцию скользящего окна с размером окна 2, а затем вычислите сумму для каждого окна.

## Выполните операцию скользящего окна с размером окна 2 и вычислите сумму для каждого окна
s.rolling(window=2).sum()

Выполнить операцию расширяющегося окна

Выполните операцию расширяющегося окна и затем вычислите сумму для каждого окна.

## Выполните операцию расширяющегося окна и вычислите сумму для каждого окна
s.expanding(min_periods=1).sum()

Выполнить операцию экспоненциально взвешенного окна

Выполните операцию экспоненциально взвешенного окна и затем вычислите среднее для каждого окна.

## Выполните операцию экспоненциально взвешенного окна и вычислите среднее для каждого окна
s.ewm(span=3).mean()

Резюме

В этом практическом занятии мы выполнили различные операции с окнами с использованием pandas, включая скользящие окна, расширяющиеся окна и экспоненциально взвешенные окна. Эти операции полезны для выполнения агрегаций по скользящей части значения.