moving-average

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データを平滑化するためにローリング平均を使用しています。私のdataはhereです。私の元のデータの図は、現在、私は import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('data.xlsx') data = np.array(data, dtype=np.float) window_length = 9 res

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Qlikview移動平均

Qlikviewで株式ターンレポートを作成する必要があります。このレポートでは、過去13週間に基づいて週間株価の移動平均を計算する必要があります。私は次式でこれをacheiveすることができます：問題がある RangeAvg(Above(sum(StockUnits),0,13)) 、上記の式は、私がreport.Ifで利用可能なすべての週を持っている場合にのみ、私はWK30にWK10ことで

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毎時平均/月（移動平均）

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パンダの週ごとの変更をどのように計算するのですか？

私は、時間の様々なスライスの値の次のDFを持っている： date A B C 0 2016-01-01 5 7 2 1 2016-01-02 6 12 15 ... 2 2016-01-08 9 5 16 ... 3 2016-12-24 5 11 13 4 2016-12-31 3 52 22 私は日付によって、各スライス中のW-Wの変化を計算し、新たなデータフレームを作成し

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SASでの移動平均の計算

私はSASには比較的新しいので、変数に基づいて移動平均を計算する必要があります。私が説明するためにいくつかのサンプルコードを作った： DATA testData; input shop year sales; datalines; 01 01 20000 01 02 23500 01 03 21020 02 01 23664 02 02 15420 02 03 14200 03

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NaNを無視した移動平均

行列の複数の列に対して移動平均を計算しようとしています。 stackoverflowでいくつかの答え、すなわちthisを読んだ後、それはfilter関数が行く方法だったようだ。しかし、それはNaNの要素を無視しておらず、nanmeanという趣旨の意味でこれを無視して、NaN要素を削除したいと思います。サンプルコードの下には： X = rand(100,100); %generate sample

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pyspark：timeseriesデータを使用したローリング平均

私はタイムスタンプ列とドル列からなるデータセットを持っています。週ごとの平均ドル数が各行のタイムスタンプで終わるのを見たいと思います。最初はpyspark.sql.functions.window関数を見ていましたが、それは週ごとにデータを格納します。 %pyspark import datetime from pyspark.sql import functions as F df1 =

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どのように異なる開始日の移動平均を計算するのですか？

データセット内の各参加者の移動平均を計算したいと思います。参加者に複数の訪問日があり、過去3日間および各訪問前の過去2日間の平均値（訪問日を除く）を計算したいと思います。たとえば、let id = 1、date = 6/6/2017とします。過去2日間の平均値は、2011年6月5日と2011年6月4日の平均値である必要があります。サンプルデータセットは以下のように生成されます。私ははるか

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は、私は以下の表を持って列

で二日間分散を計算する： Fruit| date | profit | Rolling_Avg Apple|2014-01-16| 5.61 | 0.80 Apple|2014-01-17| 3.12 | 1.25 Apple|2014-01-18| 2.20 | 1.56 Apple|2014-01-19| 3.28 | 2.03 Apple|2014-01-20| 7.59 | 3.

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Python Pandas：指数関数的に重み付けされた二乗のリターン（分散）を計算する

私はAQR ivestment戦略 "時系列モーメント"を実装しようとしています：https://www.aqr.com/library/journal-articles/time-series-momentum。私はプロセスの一部でいくつかの混乱/トラブルに遭遇しています。一見すると、パンダは、金融商品の揮発性の尺度として、重要なメトリック「指数関数的に重み付けされた二乗のリターン」を計算する