高效的条件滚动计算 Pandas答案

【问题标题】：Efficient conditional rolling calculation Pandas高效的条件滚动计算 Pandas
【发布时间】：2020-04-11 16:22:05
【问题描述】：

生成数据

random.seed(42)
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018', freq='H')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(len(date_rng))),
                  columns=['data'],
                 index= date_rng)
mask = np.random.choice([1, 0], df.shape, p=[.35, .65]).astype(bool)
df[mask] = np.nan

我想计算std() 用于windows = 5的滚动，如果windows中超过一半的元素= NaN，则滚动计算等于NaN，如果windows中的元素少于一半= NaN , dropna() 并计算其余元素的 std()。

我只知道如何计算正常滚动：

df.rolling(5).std()

如何指定滚动计算的条件

【问题讨论】：

你能添加 date_rng 还是其中的一部分
我的不好，我会添加它

标签： python python-3.x pandas time-series rolling-computation

【解决方案1】：

我认为您可以在rolling function 中使用参数min_periods

df['rollingstd'] = df.rolling(5, min_periods=3).std()
df.head(20)


Out put:
                     data  rollingstd
2018-01-01 00:00:00   1.0         NaN
2018-01-01 01:00:00   6.0         NaN
2018-01-01 02:00:00   1.0    2.886751
2018-01-01 03:00:00   NaN    2.886751
2018-01-01 04:00:00   5.0    2.629956
2018-01-01 05:00:00   3.0    2.217356
2018-01-01 06:00:00   NaN    2.000000
2018-01-01 07:00:00   NaN         NaN
2018-01-01 08:00:00   3.0    1.154701
2018-01-01 09:00:00   NaN         NaN
2018-01-01 10:00:00   5.0         NaN
2018-01-01 11:00:00   9.0    3.055050
2018-01-01 12:00:00   NaN    3.055050
2018-01-01 13:00:00   9.0    2.309401
2018-01-01 14:00:00   1.0    3.829708
2018-01-01 15:00:00   0.0    4.924429
2018-01-01 16:00:00   3.0    4.031129
2018-01-01 17:00:00   0.0    3.781534
2018-01-01 18:00:00   1.0    1.224745
2018-01-01 19:00:00   NaN    1.414214

【讨论】：

我想对这个问题再补充一点，如果不是用np.nan 调节，我想要滚动返回NaN，如果窗口中的值的一半是0，那我怎么能做吗？

【解决方案2】：

这是另一种更自定义的方法：

为您的逻辑编写一个自定义方法，该方法将窗口大小元素的数组作为输入并返回该窗口所需的结果：

def cus_mean(x):
    notnone = ~(np.isnan(x))
    if notnone.sum()>2:
        return np.mean([y for y in x if ~(np.isnan(y))])

然后在您的数据帧上调用滚动函数，如下所示：

 df.rolling(5).apply(cus_mean)

【讨论】：

在小例子中，forloop实现还可以，但我认为它对于大数据集效率不高
好的，for循环只对窗口大小的元素起作用，所以它是一个恒定的操作，它不会依赖于数据的大小。 2. 如果您必须为特定的用例做一些非常定制的事情，那么这是要走的路。对于您的用例，将 min_periods 与滚动一起使用是可行的。