pandas 数据框中的不重叠滚动窗口 [英] Non-overlapping rolling windows in pandas dataframes

问题描述

我熟悉Pandas Rolling窗口函数，但它们的步长始终为1。我想在Pandas中执行移动聚合函数，但输入项不重叠。

I am familiar with the Pandas Rolling window functions, but they always have a step size of 1. I want to do a moving aggregate function in Pandas, but where the entries don't overlap.

在此数据框中：

df.rolling(2).min()

将产生：

N / A 519566727 1099 12385

但是我想要一个固定的台阶式窗口大小为2，因此得出：

But I want a fixed window with a step size of 2, so it yields:

519 727 12385

因为有一个固定的窗口，所以它应该以该窗口的大小代替。

Because with a fixed window, it should step over by the size of that window instead.

推荐答案

没有这样的窗口内置在 rolling 函数中的参数，但是您可以计算常用的滚动函数，然后跳过每 n 行（您的c中 n = 2 ase）。

There's no such built in argument in the rolling function, but you can compute the usual rolling function and then skip every nth row (where n=2 in your case).

df.rolling(n).min()[n-1::n]

正如您在评论中提到的那样，这可能导致许多冗余计算将被忽略（特别是如果 n 很大）。
相反，您可以使用以下代码将数据划分（分组）为大小为 n 的bin：

As you mentioned in your comment, this might result in many redudant computations which will be ignored (especially if n is large). Instead, you could use the following code which partitions (groups) the data into bins of size n:

df.groupby(df.index // n).min()

我没有检查它是否确实更有效，但我认为应该有效。

I did not check if it's indeed more efficient, but I believe it should be.

这篇关于 pandas 数据框中的不重叠滚动窗口的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！