pandas中没有了'rolling_mean' 'rolling_std'

rolmean = pd.rolling_mean(timeseries, window=12)

rolstd = pd.rolling_std(timeseries, window=12)

expwighted_avg = pd.ewma(ts_log, halflife=12)

会有报错

AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘rolling_mean‘

AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘rolling_std‘

AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘ewma‘

这是因为pandas版本跟新了，应该改为

rolmean = timeseries.rolling(12).mean()
rolstd = timeseries.rolling(12).std()

expwighted_avg = pd.DataFrame.ewm(ts_log, halflife=12).mean()

pandas中没有了'rolling_mean' 'rolling_std'

原文地址：https://www.cnblogs.com/xingnie/p/12248732.html

时间： 2024-11-15 09:59:52

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pandas中选取某行为缺失值的数据，并返回

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pandas中DataFrame

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有两种丢失数据 --None --np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() %timeit是指python表达式或语句的执行时间 Pandas中的none与np.nan都视作np.nan 数据清洗 df.loc[index,column] ------>元素索引,

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pandas中的axis参数（看其他人的博客中产生的疑问点，用自己的话解析出来）

axis有两个值:axis=0或者axis=1 看到很多资料都不太理解,把我个人理解说一下: 下面这张图,在很多资料中都看到了,我只能说先死记住 axis=0,代表跨行(注意看这张图的axis=0的箭头向下指),axis=1,代表跨列(注意看这张图的axis=1的箭头向右指,水平方向) 二维数据拥有两个轴: 0轴沿着行垂直往下走,1轴沿着列水平走 也可以说: 1.使用axis=0表示沿着行标签/索引值(index) 向下执行     #如果你学了pandas中的sreies就知道index了 2

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