rolling

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私はこの DATE TICKER RETURN_DATA 2010-01-01 xxx 0.05 2010-01-01 yyy 0.01 2010-01-02 xxx 0.02 2010-01-02 yyy 0.08 ..... 2010-01-29 xxx 0.11 2010-01-29 yyy 0.01 のように見えるデータ（データフレームと呼ばれるリターンが

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Python Pandas：カスタムローリングウインドウ計算

ローリングウインドウで最新の値をとり、そのウインドウ内のすべての数値の平均で割ることを考えています。私が試したもの： df.a.rolling(window=7).mean()/df.a[-1] df.a[-1]は常にデータセット全体の中で最も最近のものであるので、これは動作しません。私は窓の最後の値が必要です。私は今日大量の検索をしました。私は間違った言葉を探しているかもしれませんし、結

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パンダのローリング標準偏差1カラムのゼロを返す

標準偏差のローリングに関する問題は誰もパンダのデータフレームの1つのカラムでしか動かないのですか？私はdatetimeインデックスと関連する財務データを持つデータフレームを持っています。 df.rolling（）。std（）（擬似コード、以下を参照）を実行すると、1つを除くすべての列に対して正しいデータが得られます。この列は標準偏差値があるべきところに0を返します。 .rolling_std（）

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パンダ：2列の条件付きローリング合計

サッカーチームの勢い、この場合、特定のチームが最後の3試合で得たポイントの尺度を計算したいと思います。私のデータは次のようになります： HomeTeam AwayTeam H_Pts A_Pts Barcelona Getafe 3 0 Levante Barcelona 1 1 Barcelona Las Palmas 3 0 Las Palma

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pandas.DataFrame.rollingが巨大な浮動小数点数を使用していません

浮動小数点数を無限に近づけるとパンダが回転するのにエラーが発生します。ここに例を示します： import pandas as pd series = pd.Series(1.,index = pd.date_range('2015-01-01', periods=6)) series[series.index[2]] = 1e19 series 2015-01-01 1.000000e+0

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条件付き平均と合計

憂慮がこの典型的なパンダのデータフレームである： Measurement Trigger Valid 0 2.0 False True 1 4.0 False True 2 3.0 False True 3 0.0 True False 4 100.0 False True 5 3.0 False True

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kubernetesのローリングアップデートは、ポッドで動作しているアプリケーションに影響するかどうか？

kubernetesローリングアップデートは、ポッドで動作しているアプリケーションに影響するかどうかを確認しますか？これは簡単な質問ですが、私はドキュメンテーションで答えが見えません。私のアプリケーションはk8sローリングアップデートをサポートするように設計されていなければなりませんか？

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パンダローリングウインドウシリーズにラムダ関数を適用する

私は配列と値をとり、値を返す関数を持っています。私はシリーズsに順番にそれを適用したいので、配列は常にローリングウィンドウです。ここでは、実際の機能の代わりにnp.random.choiceを使って試した（失敗した）ものの最小限の例を示します。私はローリング手段やその他の組み込み関数を見つけるための例がたくさんあるが、それを私の任意のラムダ関数のために働かせることはできない。 s = pd.Ser

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パンダのローリング相関の理解

pandas.rolling_corrが実際にローリング相関をどのように計算するかを理解しようとしています。これまでのところ私はずっとずっとそれをnumpyでやってきました。私はスピードと使いやすさのためにパンダを使うのが好きですが、以前のようにローリング相関を得ることはできません。私は2つのnumyアレイで始まる： c = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5

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エラーメッセージ：Series.rolling（window = 5）.corr（他= <Series>）

と置き換えてください。['High']と['Low']列の間に5つの周期のローリング相関を見つけることを試みています。私はそれを計算するために管理しますが、エラーがあります： FutureWarning: pd.rolling_corr is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with S