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Python dask.dataframe.groupby.SeriesGroupBy.rolling用法及代码示例


用法:

SeriesGroupBy.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, axis=0)

提供滚动转换。

注意

由于 Dask 中不支持 MultiIndexes，因此此方法返回与原始数据具有相同索引的数据帧。 groupby 列没有像 pandas 那样添加索引的第一级。

此方法与其他 groupby 方法的用法方式不同。它对每个分区进行分组(加上一些重叠)。这意味着输出具有与原始相同的形状和分区数。

参数：

window：str，偏移量

移动窗口的大小。这是用于计算统计量的观察数。数据必须有DatetimeIndex

min_periods：整数，默认无

具有值所需的窗口中的最小观察数(否则结果为 NA)。

center：布尔值，默认为 False

将标签设置在窗口的中心。

win_type：字符串，默认无

提供窗口类型。识别的窗口类型与 pandas 相同。

axis：整数，默认 0

返回：

一个滚动对象，在其上调用方法来计算统计信息

例子：

>>> import dask
>>> ddf = dask.datasets.timeseries(freq="1H")
>>> result = ddf.groupby("name").x.rolling('1D').max()

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.groupby.SeriesGroupBy.rolling。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。