我想计算每日yield的rolling_std，使用当前行之前的所有记录。如何设置窗口以使用行的滚动计数？例如:在04-04上。我想使用所有行来计算，在04-01我想使用日期小于04-01的所有行。DateDailyStd4/4/2016-0.003087335?4/1/20160.006480923?3/31/2016-0.001553158?3/30/20160.004351748?3/29/20160.009234222? 最佳答案 在pandas0.18中，使用Rolling对象。这是为期2天的滚动标准:df.rolling
我正在尝试获取一些数字的加权平均值。基本上我有:Price-134.42Quantity-15236545可以有少至一两个或多至五十或六十对价格和数量。我需要计算出价格的加权平均值。基本上，加权平均值应该给像这样的对非常小的权重Price-100000000.00Quantity-3还有更多关于上面的那对。我目前的公式是:((price)(quantity)+(price)(quantity)+...)/totalQuantity到目前为止我已经完成了:doubleoptimalPrice=0;inttotalQuantity=0;doublerolling=0;System.out.
我正在用C++编写一个算法，该算法使用“滑动窗口”扫描文件，这意味着它将扫描字节0到n，做一些事情，然后扫描字节1到n+1，做一些事情，等等，直到到达终点。我的第一个算法是读取前n个字节，做一些事情，转储一个字节，读取一个新字节，然后重复。这非常慢，因为从HDD一次一个字节地“读取文件”效率很低。(约100kB/s)我的第二个算法涉及将文件block(可能是n*1000字节，如果文件不太大则意味着整个文件)读入缓冲区并从缓冲区中读取单个字节。现在我得到大约10MB/s(不错的SSD+Corei5、1.6GHz笔记本电脑)。我的问题:您对更快的模型有什么建议吗？编辑:我的大缓冲区(相对于
环境:VS2013，Boost1.58我写了一些东西，为Boost的累加器提供了一个更友好的界面，它可用于在窗口上投影总和，并计算窗口上的实际滚动平均值。在插入将VS2013作为我们的主要编译器的过程中，此类的单元测试之一开始失败。剥离层，我把它缩小到这个最小的例子:#include#include#includenamespaceba=boost::accumulators;namespacebt=ba::tag;typedefba::accumulator_set>MeanAccumulator;intmain(){MeanAccumulatoracc(bt::rolling_wi
有以下数据框架，我想计算关闭列：波动率，对于Exaple窗口=2，即两个行的波动率。我Dateclose2010-06-093160.02010-06-103180.02010-06-113215.02010-06-143255.0我使用了以下代码来使用该函数：stdDeviation=pd.rolling_std(df['Close'],window=2)stdDeviation.head(4)结果是：Date2010-06-09NaN2010-06-1014.1421362010-06-1124.7487372010-06-1428.284271Name:Close,dtype:float
一、mainERRORUnabletolocateappender"rolling_old"forloggerconfig"root"一、报错截图二、报错原因我这个错误是因为我把ElasticSearch文件夹的权限给了es用户(因为ElasticSearch不允许root用户启动)，但是没有修改日志保存路径，ElasticSearch默认会将日志存到一个路径，但是那个路径es用户是没有权限的，所以会导致报错三、解决方案新建了一个用来保存ElasticSearch日志的文件夹mkdir-p/export/server/es/log切换到root用户，使用命令给了es用户权限surootchow
Traceback(mostrecentcalllast):File"mov_avg.py",line9,indata_frame['100ma']=data_frame['AdjClose'].rolling(window=100,min_periods=0).mean()File"/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/generic.py",line2360,in__getattr__(type(self).__name__,name))AttributeError:'Series'objecthasnoattribute'rolli
用Python计算滚动(又名移动窗口)修剪均值的最有效方法是什么？例如，对于50K行的数据集和50的窗口大小，对于每一行我需要取最后50行，删除顶部和底部的3个值(窗口大小的5%，四舍五入),并得到剩余44个值的平均值。目前，我正在对每一行进行切片以获取窗口，对窗口进行排序，然后切片以修剪它。它的工作速度很慢，但必须有更有效的方法。示例[10,12,8,13,7,18,19,9,15,14]#datausedforexample,inrealitsa50klinesdf对于5的窗口大小。对于每一行，我们查看最后5行，对它们进行排序并丢弃1个顶部和1个底部行(5%的5=0.25，四舍五入
当我将股票数据从Yahoo提取到数据框中时，我希望能够计算5天的平均交易量，不包括当前日期。有没有办法使用带有偏移量的滚动均值？例如，5天表示不包括当前日期并基于前5天。当我运行下面的代码时r=DataReader("BBRY","yahoo",'2015-01-01','2015-01-31')r['ADV']=pd.rolling_mean(r['Volume'],window=5)它返回5天的交易量，包括当前日期，所以当您查看下面的内容时，1/8具有1/2、1/5、1/6、1/7和1/的平均交易量8.我希望1/9是第一个返回平均交易量的日期，它包含来自1/2、1/5、1/6、1/
我有一个pandas系列，其中每个单元格都是一个元组。我正在尝试对该系列执行rolling().apply()操作，而我尝试应用的函数从未被调用过。这是一个愚蠢的例子，说明了我在说什么:>>>importpandasaspd>>>pd.__version__u'0.18.0'>>>die=lambdax:0/0>>>s=pd.Series(zip(range(5),range(5)))>>>s0(0,0)1(1,1)2(2,2)3(3,3)4(4,4)dtype:object一个简单的apply按预期工作，因为函数被调用:>>>s.apply(die)[...]ZeroDivision
