在熊猫中,我们有 pd.rolling_quantile()
。在numpy中,我们有np.percentile()
,但我不确定如何执行它的滚动/移动版本。
用移动/滚动百分位数/分位数解释我的含义:
给定数组[1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10]
,移动分位数0.5
(即移动百分比50%),窗口尺寸3是:
1
5 - 1 5 7 -> 0.5 quantile = 5
7 - 5 7 2 -> 5
2 - 7 2 4 -> 4
4 - 2 4 6 -> 4
6 - 4 6 9 -> 6
9 - 6 9 3 -> 6
3 - 9 3 8 -> 8
8 - 3 8 10 -> 8
10
所以[5, 5, 4, 4, 6, 6, 8, 8]
是答案。为了使结果串联的长度与输入相同,某些实现插入了NaN
或None
,而pandas.rolling_quantile()
允许通过较小的窗口计算前两个分数值。
series = pd.Series([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10])
In [194]: series.rolling(window = 3, center = True).quantile(.5)
Out[194]:
0 nan
1 5.0000
2 5.0000
3 4.0000
4 4.0000
5 6.0000
6 6.0000
7 8.0000
8 8.0000
9 nan
dtype: float64
中心默认情况下是False
。因此,您需要手动将其设置为True
,以进行分位数计算窗口,以对称地包含当前索引。
我们可以使用np.lib.stride_tricks.as_strided
创建滑动窗口,以strided_app
-
In [14]: a = np.array([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10]) # input array
In [15]: W = 3 # window length
In [16]: np.percentile(strided_app(a, W,1), 50, axis=-1)
Out[16]: array([ 5., 5., 4., 4., 6., 6., 8., 8.])
为了使其与输入相同的长度,我们可以使用np.concatenate
或更容易使用np.pad
添加NaNs
。因此,对于W=3
,它将是 -
In [39]: np.pad(_, 1, 'constant', constant_values=(np.nan)) #_ is previous one
Out[39]: array([ nan, 5., 5., 4., 4., 6., 6., 8., 8., nan])