Python pd.rolling()返回多个输出时出现问题
我遇到了pd.rolling()方法的问题,该方法返回多个输出,即使函数返回一个值 我的目标是:Python pd.rolling()返回多个输出时出现问题,python,pandas,Python,Pandas,我遇到了pd.rolling()方法的问题,该方法返回多个输出,即使函数返回一个值 我的目标是: 计算每个df中有3列的两个数据帧之间的绝对百分比差 计算步骤1中每行的平均值 将步骤2中的平均值相加 我可以使用pd.iterrows()实现这一点。但是使用较大的数据集会使这种方法无效 这是我正在处理的测试数据: #import libraries import pandas as pd import numpy as np #create two dataframes values = {'
#import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
#create two dataframes
values = {'column1': [7,2,3,1,3,2,5,3,2,4,6,8,1,3,7,3,7,2,6,3,8],
'column2': [1,5,2,4,1,5,5,3,1,5,3,5,8,1,6,4,2,3,9,1,4],
"column3" : [3,6,3,9,7,1,2,3,7,5,4,1,4,2,9,6,5,1,4,1,3]
}
df1 = pd.DataFrame(values)
df2 = pd.DataFrame([[2,3,4],[3,4,1],[3,6,1]])
print(df1)
print(df2)
column1 column2 column3
0 7 1 3
1 2 5 6
2 3 2 3
3 1 4 9
4 3 1 7
5 2 5 1
6 5 5 2
7 3 3 3
8 2 1 7
9 4 5 5
10 6 3 4
11 8 5 1
12 1 8 4
13 3 1 2
14 7 6 9
15 3 4 6
16 7 2 5
17 2 3 1
18 6 9 4
19 3 1 1
20 8 4 3
0 1 2
0 2 3 4
1 3 4 1
2 3 6 1
此方法使用pd.iterrows()生成所需的输出
最后,下面是我使用pd.rolling()的尝试,这样我就不需要遍历每一行
def SumOfAverageFunction(vals):
Div = abs((((df2.values / vals.reset_index(drop="True").values)-1)*100))
Average = Div.sum()
SumOfAverages = Average.sum()
return Average
RunningSums = df1.rolling(window=3,axis=0).apply(SumOfAverageFunction)
这是我的问题,因为从上面打印RunningSums会输出几个值,与我使用iterrows方法得到的结果不太接近。我如何解决这个问题
print(RunningSums)
column1 column2 column3
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 702.380952 780.000000 283.333333
3 533.333333 640.000000 533.333333
4 1200.000000 475.000000 403.174603
5 833.333333 1280.000000 625.396825
6 563.333333 760.000000 1385.714286
7 346.666667 386.666667 1016.666667
8 473.333333 573.333333 447.619048
9 533.333333 1213.333333 327.619048
10 375.000000 746.666667 415.714286
11 408.333333 453.333333 515.000000
12 604.166667 338.333333 1250.000000
13 1366.666667 577.500000 775.000000
14 847.619048 1400.000000 683.333333
15 314.285714 733.333333 455.555556
16 533.333333 441.666667 474.444444
17 347.619048 616.666667 546.666667
18 735.714286 466.666667 1290.000000
19 350.000000 488.888889 875.000000
20 525.000000 1361.111111 1266.666667
print(RunningSums)
column1 column2 column3
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 702.380952 780.000000 283.333333
3 533.333333 640.000000 533.333333
4 1200.000000 475.000000 403.174603
5 833.333333 1280.000000 625.396825
6 563.333333 760.000000 1385.714286
7 346.666667 386.666667 1016.666667
8 473.333333 573.333333 447.619048
9 533.333333 1213.333333 327.619048
10 375.000000 746.666667 415.714286
11 408.333333 453.333333 515.000000
12 604.166667 338.333333 1250.000000
13 1366.666667 577.500000 775.000000
14 847.619048 1400.000000 683.333333
15 314.285714 733.333333 455.555556
16 533.333333 441.666667 474.444444
17 347.619048 616.666667 546.666667
18 735.714286 466.666667 1290.000000
19 350.000000 488.888889 875.000000
20 525.000000 1361.111111 1266.666667