Python时间序列处理神器：Rolling 对象，3分钟入门 | 原创
- 2019 年 10 月 5 日
- 筆記
第三期：文末留言送书
Window
Rolling 对象在处理时间序列的数据时，应用广泛，在Python中Pandas包实现了对这类数据的处理。
Rolling 对象通过调用 pandas.DataFrame.rolling(), pandas.Series.rolling() 等生成。Expanding 对象通过调用 pandas.DataFrame.expanding()，pandas.Series.expanding()等生成。EWM( Exponentially-weighted moving) 对象通过调用 pandas.DataFrame.ewm()，pandas.Series.ewm()生成。
Rolling
原型为：
DataFrame.rolling(self, window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
参数意义如下： window : 取值为 int, 或时间相关 offset类型
移动窗口的宽度，是指用于统计计算的观察值的个数。取值为int 时，每一个窗口宽度是固定的。
如果window 取值为offset，则表示每个窗口的时间周期，此时每个窗口的宽度随着窗口内的观测值变化。仅当index 为datetimelike 时，这个参数才起作用，并且是在0.19.0版本才有的参数。
min_periods : 最小周期数，类型 int，默认为 None. 窗内要求有值(非NaN)的观测值个数. 如果是取值为offset 的window，min_periods默认为1，否则min_periods 默认值为窗口的宽度。
center : bool 类型, 默认为 False 设置标签是否在窗口中心
win_type : str 类型 , 默认为 None 设置窗口的类型，如果为None, 所有点的权重一致，详细可参考接下来的信息。
on : str 类型, 可选项 对于DataFrame来说，设置时间类型的列来计算rolling 窗口, 而不是基于DataFrame 的index. 此时，整数列将不会出现在结果中，因为此时整数列未被作为rolling 窗口来计算。
axis : int 或 str 类型, 默认为 0
closed : str 类型, 默认为 None 控制窗口区间端点的闭合情况，取值为right(仅包括右端点), left(仅包括左端点), both(都不包括) 或者都包括端点。对于基于offset的窗口，默认只包括右端点。对于固定窗口，取值为both，其他情况暂未实现。
此属性第一次出现在 0.20.0 版本
返回值 返回一个用于特定操作的窗口或Rolling子类对象
例子
构造一个DataFrame，
In [19]: df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}) In [20]: df Out[20]: B 0 0.0 1 1.0 2 2.0 3 NaN 4 4.0
窗口宽口为2，第一个窗口的右端点与第一个元素对齐，然后对每个窗口内的元素求和。
In [21]: df.rolling(2).sum() Out[21]: B 0 NaN 1 1.0 2 3.0 3 NaN 4 NaN
因为索引基于int，所以closed参数取值为both，即两个端点都包括，所以得到如上分析结果。
设置窗内最小非NaN元素个数：min_periods，如果设置为1就意味着窗内如果至少1个为非NaN值，则取值不会为NaN.
df.rolling(2, min_periods=1).sum() B 0 0.0 1 1.0 2 3.0 3 2.0 4 4.0
设置索引为时间类型，观察它与整数索引在closed参数上的不同。
In [23]: df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}, ...: ... index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'), ...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:02'), ...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:03'), ...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:05'), ...: ... pd.Timestamp('20130101 09:00:06')]) In [24]: df Out[24]: B 2013-01-01 09:00:00 0.0 2013-01-01 09:00:02 1.0 2013-01-01 09:00:03 2.0 2013-01-01 09:00:05 NaN 2013-01-01 09:00:06 4.0
每隔4秒截取一个时间窗，然后窗内元素的和，值得注意的是
In [27]: df.rolling('4s').sum() Out[27]: B 2013-01-01 09:00:00 0.0 2013-01-01 09:00:02 1.0 2013-01-01 09:00:03 3.0 2013-01-01 09:00:05 3.0 2013-01-01 09:00:06 6.0
对于基于offset的窗口，默认只包括右端点，比如09：00：05秒时，时间窗的取值：(01, 05]，求和为3.
以上就是rolling 函数的一个基本介绍，rolling函数在处理时间序列，尤其是预测领域有广泛的应用价值，它能帮助我们把曲线调整的更加平滑等。
