02.用于数据科学的 Python 基础知识之pandas（下）

朋远方 • 2022年11月12日下午3:39 • 学习笔记 • 阅读 872

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rolling函数，这个函数可以被Series对象调用，也可以被DataFrame对象调用，这个函数主要是用来做移动计算的。

举个栗子，假设我们有10天的销售额，我们想每三天求一次总和，比如第五天的总和就是第3天 + 第4天 + 第5天的销售额之和，这个时候我们的rolling函数就派上用场了。

rolling() 函数一般会结合 sum() 函数或 mean() 函数等其他函数一起使用。

amount.rolling(3)相当于创建了一个长度为3的窗口，窗口从上到下依次滑动，我们画一张图吧：

amount.rolling(3)就做了类似于图中的事情，然后调用sum函数，会将每个窗口里面的元素加起来，就得到我们输出的结果。另外窗口的大小可以任意，这里我们以3为例。

除了sum()求和，还可以mean()求平均值、std()求方差、max()求最大值、min()求最小值等等。

shift函数是对数据进行移动的操作，假如现在有一个DataFrame数据df，如下所示：

DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)

参数说明：

periods：类型为int，表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1,1就表示移动一次，注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后没有对应值的，就赋值为NaN。
freq： DateOffset, timedelta, or time rule string，可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间索引，而数据值没有发生变化。
axis：{0, 1, ‘index’, ‘columns’}，表示移动的方向，如果是0或者’index’表示上下移动，如果是1或者’columns’，则会左右移动。