Pandas中cumulative累积计算与rolling滚动计算详解

简介：
本文详细解析了Python数据分析库Pandas中的cumulative累计函数和rolling滑动窗口函数的功能及用法，帮助读者掌握数据序列的动态统计分析技巧。 ### Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解 #### 一、Pandas 主要统计特征函数 在开始介绍累积计算（cum）与滚动计算（rolling）之前，我们需要先了解Pandas中常用的一些统计特征函数。这些函数可以帮助我们更好地理解和分析数据。 - **sum()**：计算数据样本的总和（按列计算）。例如，在一个DataFrame中，`df.sum()`将返回每一列的总和。 - **mean()**：计算数据样本的算术平均数。例如，`df.mean()`将返回每一列的平均值。 - **var()**：计算数据样本的方差。方差是衡量数据分布的一个重要指标，`df.var()`将返回每一列的方差值。 - **std()**：计算数据样本的标准差。标准差是方差的平方根，用于表示数据离散程度，`df.std()`将返回每一列的标准差。 - **corr()**：计算数据样本的相关系数矩阵。通常使用的是Spearman相关系数，它可以用来衡量两列数据之间的线性关系强度和方向，`df.corr()`将返回DataFrame中的所有列间的相关系数矩阵。 - **cov()**：计算数据样本的协方差矩阵。协方差衡量两个变量如何变化，`df.cov()`将返回DataFrame中的所有列间的协方差矩阵。 - **skew()**：计算样本值的偏度（三阶矩）。偏度是用来衡量数据分布的不对称性，`df.skew()`将返回每一列的偏度值。 - **kurt()**：计算样本值的峰度（四阶矩）。峰度用来衡量数据分布相对于正态分布的峰值程度，`df.kurt()`将返回每一列的峰度值。 - **describe()**：给出样本的基本描述（基本统计量如均值、标准差等）。`df.describe()`可以提供包括计数、均值、标准差、最小值、分位数以及最大值等一系列统计数据。 #### 二、cum累积计算函数 cum系列函数作为DataFrame或Series对象的方法出现，主要用于进行累积计算。 - **cumsum()**：依次给出前1、2、…、n个数的和。例如，在一个Series `s` 中，`s.cumsum()`将返回一个新的Series，其中每个元素是该位置之前的元素之和。 - **cumprod()**：依次给出前1、2、…、n个数的积。例如，在一个Series `s` 中，`s.cumprod()`将返回一个新的Series，其中每个元素是该位置之前的元素之积。 - **cummax()**：依次给出前1、2、…、n个数的最大值。例如，在一个Series `s` 中，`s.cummax()`将返回一个新的Series，其中每个元素是该位置之前的最大值。 - **cummin()**：依次给出前1、2、…、n个数的最小值。例如，在一个Series `s` 中，`s.cummin()`将返回一个新的Series，其中每个元素是该位置之前的最小值。 示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个Series D = pd.Series(range(0, 20)) # 计算累积和 cumulative_sum = D.cumsum() print(cumulative_sum) ``` 输出结果将是： ``` 0 0 1 1 2 3 3 6 4 10 5 15 6 21 7 28 8 36 9 45 10 55 11 66 12 78 13 91 14 105 15 120 16 136 17 153 18 171 ... dtype: int64 ``` #### 三、rolling滚动计算函数 rolling系列函数是Pandas提供的用于进行滚动窗口计算的工具。不同于DataFrame或Series对象的方法，其格式为 `pd.rolling_func(data, window)`，其中`func` 是具体的计算方法，`window` 是窗口大小。 - **rolling_sum()**：计算数据样本在指定窗口内的总和。 - **rolling_mean()**：计算数据样本的算术平均数，在一个固定的滑动窗口中进行。 - **rolling_var()**：计算数据样本在一个固定滑动窗口中的方差值。 - **rolling_std()**：计算数据样本的标准偏差，基于指定大小的滚动窗口。 - **rolling_corr()**：在给定的滚动窗口内计算相关系数矩阵。 - **rolling_cov()**：根据指定大小