Python数据分析:时间序列数据统计--滑动窗口

Python数据分析:时间序列数据统计–滑动窗口

滑动窗口函数:
  • 在时间窗口上计算各种统计函数
  • 窗口函数:
    1. 滚动统计 obj.rolling().func
    2. window 窗口大小
    3. center 窗口是否居中统计
import pandas as pd
import numpy as np

ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000), 
                    index=pd.date_range('20190101', periods=1000))
ser_obj = ser_obj.cumsum()
print(ser_obj.head())

运行:
在这里插入图片描述

r_obj = ser_obj.rolling(window=5)
print(r_obj)

运行:
在这里插入图片描述

print(r_obj.mean())

运行:
Python数据分析:时间序列数据统计--滑动窗口_第1张图片

# 画图查看
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.figure(figsize=(15, 5))

ser_obj.plot(style='r--')
ser_obj.rolling(window=10).mean().plot(style='b')

运行:
Python数据分析:时间序列数据统计--滑动窗口_第2张图片

print(ser_obj.rolling(window=5, center=True).mean())

运行:
Python数据分析:时间序列数据统计--滑动窗口_第3张图片

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