Les étudiants connus pour SQL doivent entendre la fonction de fenêtre dans SQL. Attention que la fonction de fenêtre puisse dire qu'elles sont compétentes en SQL et ont des fonctions de fenêtre similaires dans Python.
Premier considérer un exemple. Voici une plate-forme de vente dans une plate-forme. Les camarades de classe sont familiarisés avec les entreprises, il y a donc un bon sens, ce qui signifie que les données entre la date et la date ne sont pas disponibles. Ratio direct, tel que la plate-forme de commerce électronique, les deuxième et les ordres du dimanche. Il ne peut être comparable entre les dates et les jours, mais la plupart des cas entre la semaine de la semaine et la semaine de comparaison, car toutes les conditions commerciales sont fondamentalement couvertes dans 7 jours par semaine.
Que dois-je faire pendant longtemps entre la semaine et la semaine? S'il est calculé dans la semaine, il est environ 52 Zhou, il s'agit certainement d'un peu moins d'âge de données et de la façon dont il peut être écrasé pour comparer la scène d'affaires et vous pouvez augmenter le pointDonnées? Il y a un moyen de glisser, glisser 7 jours, tels que ce troisième au 7 juin et inclure des scènes d'affaires relativement complètes, telles que le vendredi, le jeudi 7 jours et le chevauchement de superbes scènes d'affaires.
Maintenant, nous avons des données boréales, comment faire une diapositive de 7 jours? Dans Excel, il est vraiment relativement simple et direct dans les premières formules de 7 lignes directement dans la 7ème ligne, puis tirez la formule pour extraire la diapositive de sept jours. Comme indiqué sur l'image ci-dessous:
Si nous voulons déployer ces sept jours ajoutés dans Python, vous pouvez utiliser la fonction de roulement direct et avoir un paramètre important plus dans la fonction de roulement pour être la fenêtre, Ce paramètre est utilisé pour exprimer des diapositives pendant quelques jours. Le code est le suivant:
Exécuter le code ci-dessus entraînera les résultats suivants:
import pandas as pddf = pd.read_csv(r''python_rolling.csv')df.rolling(window = 7).sum()
peut être vu dans Excel Les résultats obtenus sont cohérence précise.
Si seulement thMise en œuvre sur DF, DF ne glissera que le nombre de jours spécifié, mais n'effectuera aucun calcul du nombre de diapositives, puis appelez la fonction Somme après la fonction SUM SUMINDING Indiquez les données sur la diapositive. Demandez aux activités. D'autres activités peuvent être effectuées après avoir roulé pour DF, en plus de la recherche et des activités sont couramment utilisées plutôt que:
Count: Compte ()
import numpy as npdef div(x): return np.sum(x) + 1 df.rolling(window = 7).agg(div) .
] Recherche moyenne: Hommes () La plupart des recherches: min (), Max () Rechercher des différences: var () Écart de recherche type: STD () De plus, l'ajout à ces activités récapitulatives peut également être personnalisé. Les fonctions, telles que la première valeur de 7 jours de glissement, plus avec 1, peuvent être effectuées par: peut conduire au code ci-dessus: . Voyant que la première valeur cumulée est de 453 et est ajoutée à la base de 452. Première personnalisation de la fonction, puis appelez la fonction via AGG pour déployer.Fonctions de fonctions personnalisées. ci-dessus est l'introduction de base de l'utilisation de la fonction de fenêtre coulissante Python