[Pandas] rolling

pandas.DataFrame.rolling

 

 

판다스에서는 롤링 윈도우 계산을 제공한다.

 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
df

     B
0  0.0
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  4.0

 

window

 

관측치 2개의 window 길이를 사용한 롤링 합계는 다음과 같이 구현 가능하다.

 

df.rolling(2).sum()

     B
0  NaN
1  1.0
2  3.0
3  NaN
4  NaN

 

window 범위가 2초인 롤링 합계는 다음과 같다.

 

df_time = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]},
                       index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
                                pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
                                pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
                                pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
                                pd.Timestamp('20130101 09:00:06')])
                                
df_time

                       B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  2.0
2013-01-01 09:00:05  NaN
2013-01-01 09:00:06  4.0

df_time.rolling('2s').sum()

                       B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  3.0
2013-01-01 09:00:05  NaN
2013-01-01 09:00:06  4.0

 

두 개의 관측치의 전방 window가 있는 롤링 합계는 다음과 같다.

 

indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=2)
df.rolling(window=indexer, min_periods=1).sum()

     B
0  1.0
1  3.0
2  2.0
3  4.0
4  4.0

 

min_periods

 

window 길이가 관측치가 2개인 롤링 합계이지만 값을 계산하려면 최소 1개의 관측치만 필요하다.

 

df.rolling(2, min_periods=1).sum()

     B
0  0.0
1  1.0
2  3.0
3  2.0
4  4.0

 

center

 

window 인덱스의 중앙에 결과가 할당된 롤링 합계이다.

 

df.rolling(3, min_periods=1, center=True).sum()

     B
0  1.0
1  3.0
2  3.0
3  6.0
4  4.0

df.rolling(3, min_periods=1, center=False).sum()

     B
0  0.0
1  1.0
2  3.0
3  3.0
4  6.0

 

step

 

window 길이가 관측치 2개, 값을 계산하기 위한 관측치 1개 이상, 단계가 2인 롤링 합계이다.

 

df.rolling(2, min_periods=1, step=2).sum()

     B
0  0.0
2  3.0
4  4.0

 

win_type

 

Scipy의 'gaussian' window 유형을 사용하여 창 길이가 2인 롤링 합계이다. std는 집계 함수에 필요하다.

 

df.rolling(2, win_type='gaussian').sum(std=3)

          B
0       NaN
1  0.986207
2  2.958621
3       NaN
4       NaN

 

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html

pandas.DataFrame.rolling — pandas 1.5.3 documentation