我正在使用 Pandas 的滚动窗口工具,对一个日期时间形式的单列数据框进行操作。
我想计算每个窗口中第一个值和最后一个值之间的差异。当给定 lambda 函数时,如何引用相对索引?(在下面的括号中)
df2 = df.rolling('3s').apply(...)
我正在使用 Pandas 的滚动窗口工具,对一个日期时间形式的单列数据框进行操作。
我想计算每个窗口中第一个值和最后一个值之间的差异。当给定 lambda 函数时,如何引用相对索引?(在下面的括号中)
df2 = df.rolling('3s').apply(...)
我理解的是:
In [93]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(9, 3)))
In [94]: df
Out[94]:
0 1 2
0 7 4 5
1 9 9 3
2 1 7 6
3 0 9 2
4 2 3 7
5 6 7 1
6 1 0 1
7 8 4 7
8 0 0 9
In [95]: df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0]-x[-1])
Out[95]:
0 1 2
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 6.0 -3.0 -1.0
3 9.0 0.0 1.0
4 -1.0 4.0 -1.0
5 -6.0 2.0 1.0
6 1.0 3.0 6.0
7 -2.0 3.0 -6.0
8 1.0 0.0 -8.0
iloc
,问题得到了解决:df.rolling(window=3).apply(lambda x: x.iloc[0]-x.iloc[-1])
。 - AXO