Función rolling().apply() en Pandas

La función rolling () en la librería de Pandas se utiliza para realizar operaciones móviles sobre un conjunto de datos, es decir, para aplicar una función a una ventana móvil de datos. La función apply() se utiliza con rolling() para aplicar una función dada por el usuario a la ventana móvil.

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Usos y funcionalidades de la función rolling().apply()
Ejemplo de la función rolling().apply()
Conclusión
Preguntas frecuentes

Usos y funcionalidades de la función rolling().apply()

1. Ventanas móviles

La función rolling() se utiliza para crear ventanas móviles de tamaño arbitrario a lo largo del índice, permitiendo así la manipulación de datos en subconjuntos específicos. La función apply() se aplica a cada una de estas ventanas y calcula cualquier cálculo deseado.

2. Aplicación de funciones personalizadas

El método apply() permite a los usuarios aplicar sus propias funciones de cálculo en los datos que están dentro de las ventanas móviles. Estas funciones deben tomar un objeto de serie o de marco de datos como entrada y devolver un objeto de serie o de marco de datos de igual dimensión.

3. Cálculos estadísticos en ventanas móviles

Una de las aplicaciones más comunes de la función rolling() es calcular estadísticas móviles en un conjunto de datos. Algunos ejemplos incluyen la media móvil, la desviación estándar móvil y la correlación móvil entre datos.

4. Tratamiento de datos faltantes

El tratamiento de datos faltantes también es una función disponible en la función rolling().apply() mediante la utilización de otras funciones, como 'fillna()' o 'dropna()', para tratar cualquier valor no disponible en las entradas de la función.

Ejemplo de la función rolling().apply()

Supongamos que tenemos un conjunto de datos de temperaturas diarias y queremos crear una nueva serie de datos que contenga la media móvil de los últimos 7 días. Podríamos usar la función rolling() junto con apply() para hacer esto:

import pandas as pd import numpy as np


# Genera un conjunto de datos aleatorios de temperaturas diarias

data = pd.Series(np.random.randn(365), index=pd.date_range('20170101', periods=365))

# Calcula la media móvil de los últimos 7 días rolling_mean = data.rolling(window=7).apply(lambda x: np.mean(x))

Conclusión

La función rolling().apply() es una herramienta muy útil para calcular estadísticas móviles o aplicar una función dada por el usuario a una ventana móvil de datos. Se puede utilizar para tratamiento de datos faltantes, cálculos estadísticos móviles y para crear series de datos más suaves y fáciles de entender.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se especifica el tamaño de las ventanas móviles?

El tamaño de la ventana móvil se puede especificar con el argumento 'window' en la función rolling(). Por ejemplo, rolling(window=7) crea ventanas móviles de tamaño 7.

¿Cómo se puede calcular la desviación estándar móvil?

La desviación estándar móvil se puede calcular utilizando la función rolling.std() en la librería de Pandas.

¿Qué sucede cuando hay valores faltantes en los datos de entrada?

La función rolling().apply() permite el tratamiento de valores nulos mediante el uso de otras funciones, como 'fillna()' o 'dropna()', que se aplican a cada ventana móvil antes de la aplicación de la función dada por el usuario.

¿Cuál es la principal limitación de la función rolling().apply()?

La principal limitación de la función rolling().apply() es que puede ser muy lenta para grandes conjuntos de datos debido al cálculo de ventanas móviles.