Moving Average Pandas Dataframe

Mein Ziel ist es, einen gewichteten Durchschnitt aus einer Tabelle, basierend auf einem anderen Tabellen-Primärschlüssel zu erhalten. Ich muss einen gewichteten Durchschnitt basierend auf der Länge eines Segments zu erhalten, und ich muss Werte von -1 ignorieren. Ich weiß, wie dies in SQL zu tun, aber mein Ziel ist, dies in LINQ zu tun. Es sieht so aus in SQL: Ich bin noch ziemlich neu für LINQ, und mit einer harten Zeit herauszufinden, wie ich das übersetzen würde. Das Ergebnis gewichteter Durchschnitt sollte sich auf etwa 55,3. Vielen Dank. Ich habe genug, dass ich eine Erweiterung Methode für LINQ erstellt. Nachdem Sie Ihre Teilmenge von Daten erhalten, sieht der Anruf so aus. Dies ist äußerst praktisch geworden, weil ich einen gewichteten Durchschnitt einer beliebigen Gruppe von Daten erhalten kann, die auf einem anderen Feld innerhalb desselben Datensatzes basiert. Ich überprüfe jetzt für die Division durch Null und werfen Sie eine ausführlichere Ausnahme anstatt 0 zurückzugeben. Erlaubt Benutzer, die Ausnahme zu fangen und zu behandeln, wie gebraucht. Wenn Sie sicher, dass für jeden Fremdschlüssel in Tabelle2 gibt es einen entsprechenden Datensatz in Tabelle1, dann können Sie vermeiden, dass der Beitritt nur eine Gruppe durch. In diesem Fall lautet die LINQ-Abfrage folgendermaßen: So können Sie das wheightedaverage für einen bestimmten Fremdschlüssel erhalten. Die ToList-Methode, die beim Abrufen der Datensätze aufgerufen wird, besteht darin, zu vermeiden, dass die Abfrage zweimal ausgeführt wird, während die Datensätze in den beiden separaten Summenoperationsputationalen Tools aggregiert werden. Analog dazu verfügt DataFrame über eine Methode cov, um paarweise Kovarianzen zwischen den Serien im DataFrame zu berechnen, auch ohne NAnull-Werte. Angenommen, daß die fehlenden Daten zufällig fehlen, ergibt sich eine Abschätzung für die Kovarianzmatrix, die unbestimmt ist. Für viele Anwendungen ist diese Schätzung jedoch nicht akzeptabel, da die geschätzte Kovarianzmatrix nicht als positiv halbdefinit garantiert ist. Dies könnte zu geschätzten Korrelationen mit Absolutwerten führen, die größer als eins sind, undeine nicht-invertierbare Kovarianzmatrix. Siehe Schätzung von Kovarianzmatrizen für weitere Details. DataFrame. cov unterstützt auch ein optionales Schlüsselwort minperiods, das die erforderliche Mindestanzahl von Beobachtungen für jedes Spaltenpaar angibt, um ein gültiges Ergebnis zu haben. Die Gewichte, die in dem Fenster verwendet werden, werden durch das wintype Schlüsselwort spezifiziert. Die Liste der anerkannten Arten sind: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (muss beta) Gaußscher (benötigt std) generalgaussian (braucht Leistung, Breite) slepian (braucht Breite). Beachten Sie, dass das Boxcar-Fenster dem Mittelwert () entspricht. Für einige Fensterfunktionen müssen zusätzliche Parameter angegeben werden: Für. sum () mit einem Wintype. Erfolgt keine Normalisierung der Gewichte für das Fenster. Das Übergeben von benutzerdefinierten Gewichten von 1, 1, 1 ergibt ein anderes Ergebnis als Durchgehen von Gewichten von 2, 2, 2. zum Beispiel. Beim Übergeben eines Wintype anstelle der expliziten Spezifizierung der Gewichte sind die Gewichte bereits normalisiert, so dass das größte Gewicht 1 ist. Im Gegensatz dazu ist die Natur der & agr; () - Rechnung so, dass die Gewichte in Bezug aufeinander normalisiert werden. Gewichte von 1, 1, 1 und 2, 2, 2 ergeben das gleiche Ergebnis. Zeitbewusstes Rollen Neu in Version 0.19.0. Neu in Version 0.19.0 sind die Möglichkeit, einen Offset (oder Cabrio) in eine. rolling () - Methode zu überführen und haben es produzieren Fenster variabler Größe auf der Grundlage der übergebenen Zeitfenster. Zu jedem Zeitpunkt gehören dazu alle vorhergehenden Werte innerhalb der angegebenen Zeit delta. Dies kann insbesondere für einen nicht-regelmäßigen Zeitfrequenzindex nützlich sein. Dies ist ein regelmäßiger Frequenzindex. Mit einem Integer-Fenster-Parameter arbeitet, um über die Fenster-Frequenz rollen. Das Angeben eines Versatzes ermöglicht eine intuitivere Spezifikation der Rollfrequenz. Mit einem nicht-regulären, aber immer noch monotonen Index, rollt mit einem Integer-Fenster keine besondere Berechnung. Die Zeitspezifikation erzeugt variable Fenster für diese spärlichen Daten. Darüber hinaus erlauben wir nun einen optionalen Parameter, um eine Spalte (und nicht die Vorgabe des Index) in einem DataFrame anzugeben. Time-aware Rolling vs. Resampling Die Verwendung von. rolling () mit einem zeitbasierten Index ist vergleichbar mit dem Resampling. Sie betreiben und führen reduktive Operationen an zeitindizierten Pandabildungen durch. Bei Verwendung von. rolling () mit einem Offset. Der Versatz ist ein Zeit-Dreieck. Nehmen Sie ein nach hinten schauendes Fenster und aggregieren Sie alle Werte in diesem Fenster (einschließlich des Endpunkts, aber nicht des Startpunkts). Dies ist der neue Wert an diesem Punkt im Ergebnis. Dies sind Fenster mit variabler Größe im Zeitraum für jeden Punkt der Eingabe. Sie erhalten ein gleich großes Ergebnis wie die Eingabe. Bei Verwendung von. resample () mit einem Offset. Konstruieren Sie einen neuen Index, der die Frequenz des Offsets ist. Für jede Frequenz bin, Aggregat Punkte aus dem Eingang innerhalb eines Rückwärts-in-Zeit-Fenster, die in diesem bin fallen. Das Ergebnis dieser Aggregation ist die Ausgabe für diesen Frequenzpunkt. Die Fenster sind feste Größe im Frequenzraum. Ihr Ergebnis hat die Form einer regelmäßigen Frequenz zwischen dem minimalen und dem maximalen Wert des ursprünglichen Eingabeobjekts. Zusammenfassen. Rolling () ist eine zeitbasierte Fensteroperation, während. resample () eine frequenzbasierte Fensteroperation ist. Zentrieren von Windows Die Etiketten werden standardmäßig auf den rechten Rand des Fensters gesetzt, aber ein zentrales Schlüsselwort ist verfügbar, so dass die Beschriftungen in der Mitte festgelegt werden können. Binäre Fensterfunktionen cov () und corr () können die Bewegungsfensterstatistiken über zwei Serien oder eine beliebige Kombination von DataFrameSeries oder DataFrameDataFrame berechnen. Hier ist das Verhalten in jedem Fall: zwei Serien. Berechnen Sie die Statistik für die Paarung. DataFrameSeries. Berechnen Sie die Statistik für jede Spalte des DataFrame mit der übergebenen Reihe, sodass ein DataFrame zurückgegeben wird. DataFrameDataFrame. Berechnen Sie standardmäßig die Statistik für passende Spaltennamen und geben Sie ein DataFrame zurück. Wenn das Schlüsselwortargument pairwiseTrue übergeben wird, wird die Statistik für jedes Paar von Spalten berechnet, wobei ein Panel zurückgegeben wird, dessen Elemente die betreffenden Daten sind (siehe nächster Abschnitt). Computing rollen paarweise Kovarianzen und Korrelationen In der Finanzdatenanalyse und anderen Bereichen ist es üblich, Kovarianz und Korrelationsmatrizen für eine Sammlung von Zeitreihen zu berechnen. Oft interessiert man sich auch für Verschiebungsfensterkovarianz und Korrelationsmatrizen. Dies kann getan werden, indem das paarweise Schlüsselwortargument übergeben wird, was im Fall von DataFrame-Eingaben zu einem Panel führt, dessen Elemente die betreffenden Daten sind. Im Falle eines einzelnen DataFrame-Arguments kann das paarweise Argument sogar weggelassen werden: Fehlende Werte werden ignoriert und jeder Eintrag wird mit den paarweise vollständigen Beobachtungen berechnet. Bitte beachten Sie die Kovarianz-Abschnitt für die Vorbehalte in Verbindung mit dieser Methode der Berechnung von Kovarianz und Korrelation Matrizen. Abgesehen davon, dass sie keinen Fensterparameter haben, haben diese Funktionen dieselben Schnittstellen wie ihre. rolling-Pendants. Wie oben, sind die Parameter, die sie alle akzeptieren: minperiods. Schwelle von Nicht-Null-Datenpunkten erfordern. Standardwerte für die Berechnung der Statistik. Es werden keine NaNs ausgegeben, sobald minperiods Nicht-Null-Datenpunkte gesehen wurden. Center. boolean, ob die Etiketten in den Mittelpunkt zu setzen (die Standardeinstellung ist False) Die Ausgabe des. rolling und. expanding Methoden geben keinen NaN, wenn mindestens minperiods Nicht-Null-Werte im aktuellen Fenster sind. Dies unterscheidet sich von cumsum. Cumprod Cummax Und cummin. Die NaN in dem Ausgang zurückgeben, wo immer ein NaN in dem Eingang angetroffen wird. Eine expandierende Fensterstatistik ist stabiler (und weniger reagierend) als ihr Rollfenster-Gegenstück, da die zunehmende Fenstergröße die relative Auswirkung eines einzelnen Datenpunkts verringert. Als Beispiel ist hier der Mittelwert () Ausgang für den vorherigen Zeitreihen-Datensatz: exponentiell gewichteten Windows-A im Zusammenhang mit Satz von Funktionen Versionen von mehreren der oben genannten Statistiken exponentiell gewichtet werden. Eine ähnliche Schnittstelle zu. rolling und. expanding wird über die. ewm-Methode aufgerufen, um ein EWM-Objekt zu empfangen. Es werden eine Anzahl expandierender EW-Methoden (exponentiell gewichtet) bereitgestellt: