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Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解
脚本专栏 2024/11/16 佚名
3 1

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系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的，因此命令格式为D.cumsum()

方法名 函数功能 cumsum() 依次给出前1、2、… 、n个数的和 cumprod() 依次给出前1、2、… 、n个数的积 cummax() 依次给出前1、2、… 、n个数的最大值 cummin() 依次给出前1、2、… 、n个数的最小值

计算出前n项和：

D=pd.Series(range(0,20))
D.cumsum() 
0    0
1    1
2    3
3    6
....
19  190
dtype: int64

rolling滚动计算函数

rolling_系列是pandas的函数，不是DataFrame或Series对象的方法，其格式为pd.rolling_mean(D,k)，其中每k列计算一次平均值，滚动计算。

方法名 函数功能 rolling_sum() 计算数据样本的总和（按列计算） rolling_mean() 数据样本的算术平均数 rolling_var() 计算数据样本的方差 rolling_std() 计算数据样本的标准差 rolling_corr() 计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵 rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵 rolling_skew() 样本值的偏度（三阶矩） rolling_kurt() 样本值的峰度（四阶矩）

依次对相邻两项求和：

pd.rolling_sum(D,2)
0   NaN  
1   1.0
2   3.0
3   5.0
4   7.0
....
19  37.0
dtype: float64

以上这篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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