python - Pandas - 滚动斜率计算

Question

如何计算每列滚动(window=60)值的斜率，步长为 5？

我想每 5 分钟计算一次值，我不需要每条记录的结果。

这是示例数据框和结果:

df
Time                A    ...      N
2016-01-01 00:00  1.2    ...    4.2
2016-01-01 00:01  1.2    ...    4.0
2016-01-01 00:02  1.2    ...    4.5
2016-01-01 00:03  1.5    ...    4.2
2016-01-01 00:04  1.1    ...    4.6
2016-01-01 00:05  1.6    ...    4.1
2016-01-01 00:06  1.7    ...    4.3
2016-01-01 00:07  1.8    ...    4.5
2016-01-01 00:08  1.1    ...    4.1
2016-01-01 00:09  1.5    ...    4.1
2016-01-01 00:10  1.6    ...    4.1
....

result
Time                A    ...      N
2016-01-01 00:04  xxx    ...    xxx
2016-01-01 00:09  xxx    ...    xxx
2016-01-01 00:14  xxx    ...    xxx
...

df.rolling 函数可以用来解决这个问题吗？

如果 NaN 在窗口中就没问题，这意味着子集可以小于 60。

Answer 1

看来你想要的是以特定步长滚动。 然而，根据documentation of pandas ，rolling 目前不支持步长。

如果数据量不是太大，只需对所有数据进行滚动，然后使用索引选择结果。

这是一个示例数据集。为简单起见，时间列使用整数表示。

data = pd.DataFrame(np.random.rand(500, 1) * 10, columns=['a'])

            a
0    8.714074
1    0.985467
2    9.101299
3    4.598044
4    4.193559
..        ...
495  9.736984
496  2.447377
497  5.209420
498  2.698441
499  3.438271

然后，滚动并计算斜率，

def calc_slope(x):
    slope = np.polyfit(range(len(x)), x, 1)[0]
    return slope

# set min_periods=2 to allow subsets less than 60.
# use [4::5] to select the results you need.
result = data.rolling(60, min_periods=2).apply(calc_slope)[4::5]

结果是，

            a
4   -0.542845
9    0.084953
14   0.155297
19  -0.048813
24  -0.011947
..        ...
479 -0.004792
484 -0.003714
489  0.022448
494  0.037301
499  0.027189

或者，您可以引用这篇文章。第一个答案提供了一种实现此目的的 numpy 方法: step size in pandas.DataFrame.rolling