居中移动窗口百分位-Python
我有以下清单:居中移动窗口百分位-Python,python,pandas,numpy,Python,Pandas,Numpy,我有以下清单: a = [80, 79, 30, 15, 12, 14, 20, 15, 10, 45, 52, 59, 51, 60, 72, 77, 60, 15, 20, 10, 12] 我想得到一个与“a”长度相同的列表“b”,其中每个索引显示一个中心移动窗口,每个索引的+-3个位置占10% 因此,我对以下列表感兴趣: b[0] = np.percentile(a[0:2], 10) b[1] = np.percentile(a[0:3], 10) b[2] = np.percenti
a = [80, 79, 30, 15, 12, 14, 20, 15, 10, 45, 52, 59, 51, 60, 72, 77, 60, 15, 20, 10, 12]
我想得到一个与“a”长度相同的列表“b”,其中每个索引显示一个中心移动窗口,每个索引的+-3个位置占10%
因此,我对以下列表感兴趣:
b[0] = np.percentile(a[0:2], 10)
b[1] = np.percentile(a[0:3], 10)
b[2] = np.percentile(a[0:4], 10)
b[3] = np.percentile(a[0:5], 10)
b[4] = np.percentile(a[1:6], 10)
b[5] = np.percentile(a[2:7], 10)
.....
谢谢将列表转换为数据帧
df=pd.DataFrame(a).reset_index()
然后我们使用apply
df['index'].apply(lambda x : np.percentile(df[0].iloc[np.clip(x-3,0,None):x+2],10))
Out[1429]:
0 79.1
1 39.8
2 19.5
3 13.2
4 12.8
5 12.8
6 12.8
7 10.8
8 11.6
9 12.0
10 12.0
11 24.0
12 47.4
13 51.4
14 54.2
15 54.6
16 33.0
17 17.0
18 12.0
19 10.8
20 10.6
Name: index, dtype: float64
谢谢x-3和x+2是否表示窗口大小?@hpnk85是。。这与您的示例相匹配:-)您可以更改它