在 pandas 中的列上滚动分位数
Rolling quantiles over a column in pandas
我有一个 table 这样的
+------+------------+-------+
| Idx | date | value |
+------+------------+-------+
| A | 20/11/2016 | 10 |
| A | 21/11/2016 | 8 |
| A | 22/11/2016 | 12 |
| B | 20/11/2016 | 16 |
| B | 21/11/2016 | 18 |
| B | 22/11/2016 | 11 |
+------+------------+-------+
我想创建一个基于 'value'[=25 列创建新列 'rolling_quantile_value' 的列=] 计算基于过去的每行和每个可能的 Idx 的分位数。
对于上面的示例,如果选择的分位数是中位数,则输出应如下所示:
+------+------------+-------+-----------------------+
| Idx | date | value | rolling_median_value |
+------+------------+-------+-----------------------+
| A | 20/11/2016 | 10 | NaN |
| A | 21/11/2016 | 8 | 10 |
| A | 22/11/2016 | 12 | 9 |
| A | 23/11/2016 | 14 | 10 |
| B | 20/11/2016 | 16 | NaN |
| B | 21/11/2016 | 18 | 16 |
| B | 22/11/2016 | 11 | 17 |
+------+------------+-------+-----------------------+
我以一种天真的方式完成了它,我只是放置了一个函数,该函数根据值的先例行逐行创建并标记从一个 Id 到另一个 Id 的跳转,但我确信这不是最有效的这样做的方式,也不是最优雅的。
期待您的建议!
我想你想要expanding
df['rolling_median_value']=(df.groupby('Idx',sort=False)
.expanding(1)['value']
.median()
.groupby(level=0)
.shift()
.reset_index(drop=True))
print(df)
Idx date value rolling_median_value
0 A 20/11/2016 10 NaN
1 A 21/11/2016 8 10.0
2 A 22/11/2016 12 9.0
3 A 23/11/2016 14 10.0
4 B 20/11/2016 16 NaN
5 B 21/11/2016 18 16.0
6 B 22/11/2016 11 17.0
更新
df['rolling_quantile_value']=(df.groupby('Idx',sort=False)
.expanding(1)['value']
.quantile(0.75)
.groupby(level=0)
.shift()
.reset_index(drop=True))
print(df)
Idx date value rolling_quantile_value
0 A 20/11/2016 10 NaN
1 A 21/11/2016 8 10.0
2 A 22/11/2016 12 9.5
3 A 23/11/2016 14 11.0
4 B 20/11/2016 16 NaN
5 B 21/11/2016 18 16.0
6 B 22/11/2016 11 17.5
我有一个 table 这样的
+------+------------+-------+
| Idx | date | value |
+------+------------+-------+
| A | 20/11/2016 | 10 |
| A | 21/11/2016 | 8 |
| A | 22/11/2016 | 12 |
| B | 20/11/2016 | 16 |
| B | 21/11/2016 | 18 |
| B | 22/11/2016 | 11 |
+------+------------+-------+
我想创建一个基于 'value'[=25 列创建新列 'rolling_quantile_value' 的列=] 计算基于过去的每行和每个可能的 Idx 的分位数。
对于上面的示例,如果选择的分位数是中位数,则输出应如下所示:
+------+------------+-------+-----------------------+
| Idx | date | value | rolling_median_value |
+------+------------+-------+-----------------------+
| A | 20/11/2016 | 10 | NaN |
| A | 21/11/2016 | 8 | 10 |
| A | 22/11/2016 | 12 | 9 |
| A | 23/11/2016 | 14 | 10 |
| B | 20/11/2016 | 16 | NaN |
| B | 21/11/2016 | 18 | 16 |
| B | 22/11/2016 | 11 | 17 |
+------+------------+-------+-----------------------+
我以一种天真的方式完成了它,我只是放置了一个函数,该函数根据值的先例行逐行创建并标记从一个 Id 到另一个 Id 的跳转,但我确信这不是最有效的这样做的方式,也不是最优雅的。
期待您的建议!
我想你想要expanding
df['rolling_median_value']=(df.groupby('Idx',sort=False)
.expanding(1)['value']
.median()
.groupby(level=0)
.shift()
.reset_index(drop=True))
print(df)
Idx date value rolling_median_value
0 A 20/11/2016 10 NaN
1 A 21/11/2016 8 10.0
2 A 22/11/2016 12 9.0
3 A 23/11/2016 14 10.0
4 B 20/11/2016 16 NaN
5 B 21/11/2016 18 16.0
6 B 22/11/2016 11 17.0
更新
df['rolling_quantile_value']=(df.groupby('Idx',sort=False)
.expanding(1)['value']
.quantile(0.75)
.groupby(level=0)
.shift()
.reset_index(drop=True))
print(df)
Idx date value rolling_quantile_value
0 A 20/11/2016 10 NaN
1 A 21/11/2016 8 10.0
2 A 22/11/2016 12 9.5
3 A 23/11/2016 14 11.0
4 B 20/11/2016 16 NaN
5 B 21/11/2016 18 16.0
6 B 22/11/2016 11 17.5