Python | Pandas Series.rolling()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto es compatible con la indexación basada en números enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.rolling()es una función muy útil. Proporciona cálculos de ventana móvil sobre los datos subyacentes en el objeto Serie dado.

Sintaxis: Series.rolling(ventana, min_periods=Ninguno, centro=Falso, win_type=Ninguno, on=Ninguno, eje=0, cerrado=Ninguno)

Parámetro:
ventana: tamaño de la ventana en movimiento
min_periods: número mínimo de observaciones en la ventana requeridas para tener un
centro de valor: establezca las etiquetas en el centro de la ventana.
win_type : proporcione un tipo de ventana.
on: str,
eje opcional : int o str, predeterminado 0
cerrado: hace que el intervalo se cierre en los extremos ‘derecho’, ‘izquierdo’, ‘ambos’ o ‘ninguno’.

Devoluciones: una ventana o variable subclasificada para la operación en particular

Ejemplo #1: Use Series.rolling()la función para encontrar la suma de la ventana móvil de los datos subyacentes para el objeto Serie dado. El tamaño de la ventana móvil debe ser 2 y el peso de cada elemento debe ser el mismo.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.rolling()la función para encontrar la suma de los datos subyacentes que tienen un tamaño de ventana de 2.

# Find sum over a window size of 2
result = sr.rolling(2).sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, la Series.rolling()función ha devuelto con éxito un objeto de serie que ha encontrado la suma de los datos subyacentes en un tamaño de ventana de 2. Observe que el primer valor es un valor faltante ya que no había ningún elemento anterior, por lo que la suma no se pudo realizar.
 
Ejemplo #2: Use Series.rolling()la función para encontrar la suma de la ventana móvil de los datos subyacentes para el objeto Serie dado. El tamaño de la ventana móvil debe ser 2 y el tipo de ventana móvil debe ser ‘triang’.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.rolling()la función para encontrar la suma de los datos subyacentes que tienen un tamaño de ventana de 2.

# Find sum over a window size of 2
# We have also provided the window type
result = sr.rolling(2, win_type ='triang').sum()
  
# Print the returned Series object
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.rolling()función ha devuelto con éxito un objeto de serie que encontró la suma de los datos subyacentes en un tamaño de ventana de 2. Observe que el primer valor es un valor faltante ya que no había ningún elemento anterior, por lo que la suma no se pudo realizar.