Python|熊猫 Series.rolling()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.rolling()函数是一个非常有用的函数。它提供对给定 Series 对象中基础数据的滚动窗口计算。

Syntax: Series.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

Parameter :
window : Size of the moving window
min_periods : Minimum number of observations in window required to have a value
center : Set the labels at the center of the window.
win_type : Provide a window type.
on : str, optional
axis : int or str, default 0
closed : Make the interval closed on the ‘right’, ‘left’, ‘both’ or ‘neither’ endpoints.

Returns : a Window or Rolling sub-classed for the particular operation

示例 #1：使用Series.rolling()函数查找给定 Series 对象的基础数据的滚动窗口总和。滚动窗口的大小应为 2，并且每个元素的权重应相同。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.rolling()函数来查找窗口大小为 2 的基础数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
result = sr.rolling(2).sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.rolling()函数成功返回了一个系列对象，该对象在窗口大小为 2 的情况下找到了基础数据的总和。请注意，第一个值是缺失值，因为之前没有元素到它，所以无法执行总和。示例 #2：使用Series.rolling()函数查找给定 Series 对象的基础数据的滚动窗口总和。滚动窗口的大小应为 2，滚动窗口类型应为“三角形”。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.rolling()函数来查找窗口大小为 2 的基础数据的总和。

# Find sum over a window size of 2
# We have also provided the window type
result = sr.rolling(2, win_type ='triang').sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.rolling()函数成功返回了一个系列对象，该对象在窗口大小为 2 的情况下找到了基础数据的总和。请注意，第一个值是缺失值，因为之前没有元素到它，所以无法执行总和。