Pandas必备技能之“时间序列数据处理”
发布时间:2019-06-12 23:26:05 所属栏目:教程 来源:Little monster翻译整理
导读:副标题#e# 时间序列数据Time Series Data是在不同时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的,用于所描述现象随时间变化的情况。 时间序列分析广泛应用于计量经济学模型中,通过寻找历史数据中某一现象的发展规律,对未来进行预测。 时间序列数据作
同理,.bfill()代表用后值对空值进行填充,效果如下。
03、时间窗口函数 当我们想要比较数据在相同时间窗口的不同特征和变化时,可以借助窗口函数rolling【6】进行计算。 看一个实例:计算股票收盘价的移动平均值。
调用rolling函数,通过设置参数window的值规定窗口大小,这里设置为3,并且调用.mean()方法计算窗口期为3天的均值,结果如下。 其中,'20180704'当天的平均值等于'20180702'-'20180704'三天的收盘价取平均的结果,'20180705'当天的平均值等于'20180703'-'20180705'三天的收盘价取平均的结果,以此类推。
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