pandas的rolling函数

原文链接：http://www.wangluoshenghuo.com/2019/04/12/pandas%E7%9A%84rolling%E5%87%BD%E6%95%B0/

pandas的新版本rolling函数已经修改，而网上大部分都是老版本的解释。我想python2基本上面临淘汰的命运，学习新的rolling函数对你我都有好处。

什么是rolling window?

翻译成中文就是滑动，移动的窗口的意思，对于一组数据，比如一年的工商银行的每日股票数据，我们要分析它的趋势，但全年的数据波动明显太大，并且与历史的数据关联不大，有没有方法解决这个问题？

答案是有，我们可以定义一段时间的数据做为参考，比如一周或一个月，而每天有5天在交易，我就可以设置一个窗口，把这5天的数据做一个平均，这样5天波动的数据就会成为一个数据点，而第六天的数据会成为第二天到第六天的平均，这样一直循环下去，你会得到一组新的数据，比原数据更平滑，你也可以看成把情绪波动的价格做了回归。

下面是rolling函数和它的参数。

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

里面的window就是窗口的大小。

我们举个例子，便于大家理解，取一年的深圳000001股票每天的数据。

df = pro.daily(ts_code=’000001.SZ’, start_date=’20180401′, end_date=’20190401′) #取一年的股票数据。

df[‘close’].head(10) #查看前10天的收盘价格

0 13.18
1 12.82
2 12.22
3 12.38
4 12.10
5 12.11
6 12.59
7 12.69
8 12.75
9 12.79
Name: close, dtype: float64
df[‘close’].rolling(5).mean().head(10)#使用rolling函数，window取值为5，代表5天。同样取前10天的数据，我们发现前面4个数据是NaN，而第5天的是前面5天的平均。第六天是第二天到第六天的平均。

0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 12.540
5 12.326
6 12.280
7 12.374
8 12.448
9 12.586
Name: close, dtype: float64
df[‘close’][0:5].mean()

12.540000000000001
df[‘close’][1:6].mean()

12.326

通过上面的例子，可以看到rolling函数的参数window的作用。我们在看看rolling函数其他参数的作用。

min_periods : 参数的数值是整数,缺省无。窗口中需要有值的最小观察次数（否则结果为na）。对于由偏移量指定的窗口，最小时段将默认为1。否则，最小时段将默认为窗口大小。

center : 参数的是布尔值 , 缺省为False，设置标签在窗口的中心。

win_type : 参数为字符串, 缺省为None提供一个窗口类型. 如果是None,也就是缺省，全部的点都平均加权.

win——type的类型：
boxcar
triang
blackman
hamming
bartlett
parzen
bohman
blackmanharris
nuttall
barthann
kaiser (needs beta)
gaussian (needs std)
general_gaussian (needs power, width)
slepian (needs width).
具体这些类型的使用，参考： scipy.signal window functions.

on：参数为字符串，可选，对于数据帧，计算滚动窗口而不是索引的列

axis：参数为0或1，默认为0，0为按列，1为按行

close：参数为字符串，默认无，在“right”、“left”、“both”或“neither”终结点上关闭间
隔。对于基于偏移量的窗口，它默认为“left”。对于固定窗口，默认为“both”。

在使用rolling函数后，我们还可以使用下面的统计方法对数据进行汇聚，比如：

rolling.count（）计算非空观察数

rolling. sum（）值的总和

rolling. mean（）平均值

rolling. median（）计算中值

rolling. min（）得到最小值

rolling. max（）得到最大值

rolling. std（）求贝塞尔修正样本标准差

rolling. var（）求无偏方差

rolling. skew（）样本偏度

rolling. kurt（）样本峰度

rolling. quantile（）样本分位数（参数值为百分比）

rolling. apply（）这个自己可以定义函数来灵活运用。

rolling. cov（）无偏协方差在数据处理中用于衡量两个变量的总体误差。

rolling. corr（）相关系数，它是研究变量之间线性相关程度的量

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