Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解

在建模过程中,我们常常需要需要对有时间关系的数据进行整理.比如我们想要得到某一时刻过去30分钟的销量(产量,速度,消耗量等),传统方法复杂消耗资源较多,pandas提供的rolling使用简单,速度较快. 函数原型和参数说明 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window:表示时间窗的大小,注意有两种形式

Pandas主要统计特征函数: 方法名 函数功能 sum() 计算数据样本的总和(按列计算) mean() 计算数据样本的算术平均数 var() 计算数据样本的方差 std() 计算数据样本的标准差 corr() 计算数据样本的Spearman(Pearman)相关系数矩阵 cov() 计算数据样本的协方差矩阵 skew() 样本值的偏度(三阶矩) kurt() 样本值的峰度(四阶矩) describe() 给出样本的基本描述(基本统计量如均值.标准差等) cum累积计算函数 cum系列函数是作

熟悉 Vue 的都知道 方法methods.计算属性computed.观察者watcher 在 Vue 中有着非常重要的作用,有些时候我们实现一个功能的时候可以使用它们中任何一个都是可以的,但是它们之间又存在一些不同之处,每一个都有一些适合自己的场景,我们要想知道合适的场景,肯定先对它们有一个清楚的了解,先看一个小例子. <div id="app"> <input v-model="firstName" type="text"&

一.时间的单位转换 1秒=1000毫秒(ms) 1毫秒=1/1,000秒(s) 1秒=1,000,000 微秒(μs) 1微秒=1/1,000,000秒(s) 1秒=1,000,000,000 纳秒(ns) 1纳秒=1/1,000,000,000秒(s) 1秒=1,000,000,000,000 皮秒(ps) 1皮秒=1/1,000,000,000,000秒(s) 1分钟=60秒 1小时=60分钟=3600秒 二.System.currentTimeMillis()计算方式 在开发过程中,通常很

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 二.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));

目录 一.计算属性 1.插值语法实现 2.通过方法实现 3.通过计算属性 二.监视属性 三.深度监视 一.计算属性 在开发中,可以有这样的需求,在属性(date)中,有fistName和lastName两个属性,需要将两个属性拼接起来,这种需求也很简单,有以下实现方式 1.插值语法实现 直接在body中将两个数据拼接 <div id="root"> 姓:<input type="text" v-model="fistName"&

如下所示: import pandas as pd from pandas import DataFrame series = pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv',header=0, index_col=0, parse_dates=True,squeeze=True) temps = DataFrame(series.values) width = 3 shifted = temps.shift(width-1) print(shifted) wi