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与熊猫数据帧重叠50%的滑动窗口

sliding-window dataframe pandas

user2398046 · 技术社区 · 7 年前

假设我有这样一个数据框:

              x   y   z
timestamp
some_date_1   5   2   4
some_date_2   1   2   6
some_date_3   7   3   5
 ...
some_date_50  4   3   6

我想应用一个大小为10的滑动窗口(称之为变量 window_size )重叠50%(将其作为变量 step_size )在 x , y z 柱。因此,我将打印0-9的前10行。之后,我将打印5-14、10-19、15-24等。

如果我有一个函数,我会怎么做:

def sliding_window(df, window_size, step_size):

假定 timestamp 是日期时间。

我希望每个窗口都有单独的结构。例如,我想为前十行创建一个单独的数据帧,然后为下十行创建另一个数据帧,等等。

为了简单起见,我将展示一个窗口大小为4、步长为2的示例。

                  x   y   z
timestamp
some_date_1   5   2   4
some_date_2   1   2   6
some_date_3   2   3   1
some_date_4   5   4   4

                 x   y   z
timestamp
some_date_3   2   3   1
some_date_4   5   4   4
some_date_5   6   7   9
some_date_6   2   1   8

1 回复 | 直到 7 年前

piRSquared 7 年前

考虑数据帧 df

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 73).reshape(-1, 3), columns=list('xyz'))
df

def windows(d, w, t):
    r = np.arange(len(d))
    s = r[::t]
    z = list(zip(s, s + w))
    f = '{0[0]}:{0[1]}'.format
    g = lambda t: d.iloc[t[0]:t[1]]
    return pd.concat(map(g, z), keys=map(f, z))

这将返回一个带有 pd.MultiIndex 我们可以用 loc

wdf = windows(df, 10, 5)

wdf.loc['0:10']

    x   y   z
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12
4  13  14  15
5  16  17  18
6  19  20  21
7  22  23  24
8  25  26  27
9  28  29  30

wdf.loc['15:25']

     x   y   z
15  46  47  48
16  49  50  51
17  52  53  54
18  55  56  57
19  58  59  60
20  61  62  63
21  64  65  66
22  67  68  69
23  70  71  72

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