我希望能够根据数据框中的部分数据计算滚动标准偏差。一个例子将说明我要完成的工作。
A B C
2000-01-01 0.425615 1.679789 -1.903056
2000-01-02 0.791313 0.562471 0.098124
2000-01-03 1.223165 -0.548387 -1.558204
2000-01-04 0.354931 -0.685773 0.647817
2000-01-05 1.137434 1.000594 0.428180
2000-01-06 -0.265311 -1.807045 0.533477
2000-01-07 0.717505 1.647540 -0.141123
2000-01-08 -2.405664 1.278410 1.043872
2000-01-09 0.463943 0.982042 -0.382241
2000-01-10 -0.403267 -0.615421 0.583384
2000-01-11 -0.714163 0.470505 -0.291396
2000-01-12 0.209979 -0.118331 -0.369776
2000-01-13 -0.779638 0.924612 -0.477497
2000-01-14 0.149868 -0.376292 0.747637
2000-01-15 -0.464360 0.821400 1.412874
这是我想做的：
计算应针对每一列滚动进行。
我想使用以下数据计算滚动标准偏差
每第n个日期
在数据帧中。如果n = 3并且我想计算标准
2000-01-15的偏差，使用
以下日期：2000-01-15、2000-01-12、2000-01-09、2000-01-06，
2000-01-03。对于2000-01-14，我使用2000-01-14、2000-01-11、2000-01-08，
2000-01-05、2000-01-02。其他日期使用相同的逻辑以获得滚动标准偏差。
如果该逻辑可以应用于其他
计算。我不知道的是如何在
不同的时间分辨率。
最佳答案
window_step_size = 3
rolling_window = 3
>>> pd.rolling_std(df.ix[df.index[::-1][::window_step_size][::-1]], window=rolling_window)
A B C
2000-01-03 NaN NaN NaN
2000-01-06 NaN NaN NaN
2000-01-09 0.744288 1.396749 1.048535
2000-01-12 0.370182 1.404848 0.525129
2000-01-15 0.479753 0.594379 1.032831
df.index[::-1]反转索引中的日期，以便最近的日期在第一位。然后df.ix[df.index[::-1][::window_step_size]从该索引中获取每个nth值（例如，每第三个日期）。最后，df.index [::-1] [:: window_step_size] [::-1]首先使用日期最早的索引。>>> df.index[::-1][::window_step_size][::-1]
Index([u'2000-01-03', u'2000-01-06', u'2000-01-09', u'2000-01-12', u'2000-01-15'], dtype='object')
基于此新索引，从数据库中选择值：
>>> df.ix[df.index[::-1][::window_step_size][::-1]]
A B C
2000-01-03 1.223165 -0.548387 -1.558204
2000-01-06 -0.265311 -1.807045 0.533477
2000-01-09 0.463943 0.982042 -0.382241
2000-01-12 0.209979 -0.118331 -0.369776
2000-01-15 -0.464360 0.821400 1.412874
现在，您可以为所选的滚动窗口使用常规的
pd.rolling_std函数。pd.rolling_std(df.ix[df.index[::-1][::window_step_size][::-1]], window=rolling_window)
编辑要获取每日值，可以串联。
def roll_sd(df, rolling_window, window_step_size):
return pd.rolling_std(df.ix[df.index[::-1][::window_step_size][::-1]],
window=rolling_window)
df_sd = pd.concat([roll_sd(df.iloc[0:len(df)-n], rolling_window, window_step_size)
for n in range(window_step_size)])
df_sd.sort_index()
A B C
2000-01-01 NaN NaN NaN
2000-01-02 NaN NaN NaN
2000-01-03 NaN NaN NaN
2000-01-04 NaN NaN NaN
2000-01-05 NaN NaN NaN
2000-01-06 NaN NaN NaN
2000-01-07 0.192205 1.356544 1.305998
2000-01-08 1.953373 0.360948 0.480009
2000-01-09 0.744288 1.396749 1.048535
2000-01-10 0.571905 1.327296 0.438081
2000-01-11 1.772152 0.410464 0.668307
2000-01-12 0.370182 1.404848 0.525129
2000-01-13 0.778805 1.155806 0.542145
2000-01-14 1.299902 0.827427 0.701223
2000-01-15 0.479753 0.594379 1.032831
关于python - 使用Pandas在数据框中使用部分数据滚动标准差，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35238691/