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.
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.