有没有一种方法可以用三列来计算熊猫的滚动百分比

Question

我正在寻找一种方法，在具有三列的Pandas DataFrame中执行滚动percantage。对于df中的每一行，我想计算最后三行与该列中三行之间的差，然后对每一列执行此操作。对于输出，我想求出每行的平均值。下面，我将试着向你展示我的意思和我所做的努力。然而，正如你所知，我的知识是有限的，我正在寻找一种更快、更有效的方法来产生如下所示的可爱的输出，但对于更大的DataFrame中的每一行。。。

我很乐意接受任何反馈！

我的测试数据集如下：

df1 = pd.DataFrame([[1,3,2,4,5,6,3,4],[1,3,4,6,7,2,3,4],[1,2,2,4,12,9,8,4]]).T
print(df1)
0  1   2
0  1  1   1
1  3  3   2
2  2  4   2
3  4  6   4
4  5  7  12
5  6  2   9
6  3  3   8
7  4  4   4

如果我要这样做"；手动"；它将从这个开始：

pctChange = pd.DataFrame([df1.First.pct_change(periods=3),df1.Second.pct_change(periods=3),df1.Third.pct_change(periods=3)]).T
print(pctChange)
First    Second     Third
0       NaN       NaN       NaN
1       NaN       NaN       NaN
2       NaN       NaN       NaN
3  3.000000  5.000000  3.000000
4  0.666667  1.333333  5.000000
5  2.000000 -0.500000  3.500000
6 -0.250000 -0.500000  1.000000
7 -0.200000 -0.428571 -0.666667

然后取每行的平均值。

ave = pctChange.mean(axis=1)
print(ave)
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3    3.666667
4    2.333333
5    1.666667
6    0.083333
7   -0.431746

最后，对最近的三行求和

SumOfLastThree = ave.iloc[-3:].sum()
print(SumOfLastThree)
#desired output
1.3182539682539682

Answer 1

也许你可以试试这个来获得你的3天移动平均线：

df1 = pd.DataFrame([[1,3,2,4,5,6,3,4],[1,3,4,6,7,2,3,4],[1,2,2,4,12,9,8,4]]).T
df1.columns = ['First','Second','Third']
#3 day rolling average of value
df1['PctChange1']=pd.to_numeric(df1.First.rolling(3,min_periods=3).mean().fillna(''))

我做pd.to_numeric是因为它返回了一个对象。要更改移动平均线的大小，您需要更改第一个参数.rolling()。如果您仍然希望前几行有一个滚动平均值，您可以将其更改为min_periods=1，这将允许您将移动平均值添加为框架中的新列

那么您的滚动总和将是：

df1['RollingSum'] = pd.to_numeric(df1.PctChange1.rolling(3,min_periods=3).sum().fillna(''))

加起来：

df1 = pd.DataFrame([[1,3,2,4,5,6,3,4],[1,3,4,6,7,2,3,4],[1,2,2,4,12,9,8,4]]).T
df1.columns = ['First','Second','Third']
#3 day rolling average of value
df1['PctChange1']=pd.to_numeric(df1.First.rolling(3,min_periods=3).mean().fillna(''))
#sum of last three rolling averages
df1['RollingSum'] = pd.to_numeric(df1.PctChange1.rolling(3,min_periods=3).sum().fillna(''))
df1

如果有效，请告诉我！