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df.rolling全面解析

在数据分析和处理中,rolling函数是一个非常有用的数据操作函数。该函数能够对数据进行滚动计算、滚动平均等操作,进而较好得满足我们对数据的探索需求。而pandas库是Python语言中最常用的数据处理、分析工具之一,尤其在金融、统计等领域应用非常广泛。而df.rolling函数作为pandas库中的一部分,是一个非常重要的工具,本文将从多个角度对其进行详细解析。

一、df.rolling操作多列

在实际数据处理中,我们往往同时需要对多个列进行处理。那么df.rolling是如何处理。下面我们通过一段代码来进行解释。

    
import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df_roll = df.rolling(2).sum()

print(df_roll)
    

在上述代码中,我们以data字典为数据源新建了一个DataFrame对象df,其包含两个列a和b。我们使用df.rolling(2)来表示滚动窗口大小为2,调用sum()方法来进行求和操作,最后将结果存入df_roll中。注意到我们只定义了一个滚动窗口大小,但是两列数据都被同时操作,并最终存储在同一个数据结构df_roll中。

通过这个例子,我们发现如果需要对多个列进行处理,仅需要保证数据结构相同,然后在调用rolling函数时不必为每个列单独指定参数。

二、df.rolling 只计算最后一个点

在一些情形下,仅仅计算滚动窗口最后一个数据点的值是非常合理的。对于这个需求,我们可以通过rolling函数的tail(1)函数轻松实现。

    
import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df_roll = df.rolling(2).tail(1)

print(df_roll)
    

在上述代码中,我们执行的操作与上面的例子非常相似,但是此次调用了tail(1)函数。该函数会仅仅返回滚动窗口最后一个数据点的值,即最后一个数据点的所有列的滚动窗口值。

三、rolling函数的数据类型转换问题

在实际数据处理中,由于数据源的不确定性,我们往往需要注意数据类型转换问题。下面我们来看一下rolling函数数据类型转换时的一些特点。

    
import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df_roll = df.rolling(2).mean()

print(df_roll)

print('Data Type: \n', df_roll.dtypes)
    

在这段代码中,我们首先定义了data字典生成了一个DataFrame对象df,然后使用rolling函数计算滚动窗口大小为2的平均值,并将结果存入df_roll中。最后我们通过df_roll.dtypes来查看df_roll每一列的数据类型。

通过输出结果可以看出,rolling函数操作后的结果其数据类型和原始数据类型是一致的,比如上述例子中数据源data中的列a和b的数据类型为int,而df_roll中的列的数据类型也是int。

需要注意的是,针对不同的操作,rolling函数的结果数据类型是不一定相同的。比如对于求平均值操作,rolling函数得到的结果数据类型便是float。下面我们来看一个特别的情况。

    
import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, None, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df_roll = df.rolling(2).mean()

print(df_roll)

print('Data Type: \n', df_roll.dtypes)
    

在这段代码中,我们定义了一个类似的data数据源,并且手动在b列中添加了一个NaN类型的值。返回结果会发现,rolling函数内部自动将NaN值的数据类型变为了float。

综上所述,rolling函数的结果数据类型和原始数据类型之间是可以相互转化的,并且对于不同的操作,结果数据类型也有所不同。