Hmmm, parece que este citar a implementar la función es realmente muy fácil de equivocarse y ha fomentado una buena discusión sobre la eficiencia de la memoria. Me alegro de tener hinchazón si significa saber que algo se ha hecho bien. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys carencia de una función específica de dominio específico es quizás debido a la disciplina de los Equipos Core y la fidelidad a NumPys principal directiva: proporcionar un tipo de matriz N-dimensional. Así como funciones para crear e indexar esas matrices. Como muchos objetivos fundacionales, este no es pequeño, y NumPy lo hace brillantemente. La SciPy (mucho) más grande contiene una colección mucho mayor de bibliotecas específicas de dominio (llamadas subpaquetes por SciPy devs), por ejemplo, optimización numérica (optimizar), procesamiento de señal (señal) y cálculo integral (integrar). Mi conjetura es que la función que está después está en por lo menos uno de los subpaquetes de SciPy (scipy. signal quizás) sin embargo, miraría primero en la colección de SciPy scikits. Identificar el (los) científico (s) relevante (s) y buscar la función de interés allí. Scikits son desarrollados independientemente paquetes basados en NumPy / SciPy y dirigidos a una disciplina técnica particular (por ejemplo, scikits-image, scikits-learn, etc.) Varios de estos fueron (en particular, el impresionante OpenOpt para la optimización numérica) Proyectos mucho antes de elegir para residir bajo la rúbrica relativamente nueva de scikits. La página web de Scikits gustaba de listar alrededor de 30 tal scikits. Aunque al menos varios de ellos ya no están en desarrollo activo. Siguiendo este consejo te llevaría a scikits-timeseries sin embargo, ese paquete ya no está en desarrollo activo. En efecto, Pandas se ha convertido, AFAIK, la biblioteca de series de tiempo basada en NumPy. Pandas tiene varias funciones que se pueden utilizar para calcular un promedio móvil, el más simple de estos es probablemente rollingmean. Que se utiliza de la siguiente manera: Ahora, sólo tiene que llamar a la función rollingmean pasando en el objeto Series y un tamaño de ventana. Que en mi ejemplo a continuación es de 10 días. Verificar que funcionó - por ejemplo. Los valores comparados 10-15 en la serie original versus la nueva serie suavizado con la media de balanceo La función rollingmean, junto con una docena de otras funciones se agrupan informalmente en la documentación Pandas bajo la rubrica de funciones de ventana móvil un segundo grupo relacionado de funciones En Pandas se denomina funciones exponencialmente ponderadas (por ejemplo, ewma., Que calcula el promedio ponderado que se mueve exponencialmente). El hecho de que este segundo grupo no esté incluido en la primera (funciones de ventana en movimiento) es quizás porque las transformaciones exponencialmente ponderadas no se basan en una ventana de longitud fija. Tengo un rango de fechas y una medida en cada una de esas fechas. Me gustaría calcular una media móvil exponencial para cada una de las fechas. ¿Alguien sabe cómo hacer esto Im nuevo a python. No parece que los promedios están incorporados en la biblioteca estándar de python, lo que me parece un poco extraño. Tal vez no estoy buscando en el lugar correcto. Por lo tanto, dado el siguiente código, ¿cómo podría calcular el promedio móvil ponderado de los puntos de CI para las fechas del calendario (theres probablemente una mejor manera de estructurar los datos, cualquier consejo sería apreciado) preguntó Jan 28 09 at 18:01 My python is a Un poco oxidado (cualquier persona puede sentirse libre de editar este código para hacer correcciones, si he estropeado la sintaxis de alguna manera), pero aquí va. Esta función se mueve hacia atrás, desde el final de la lista hasta el principio, calculando la media móvil exponencial para cada valor, trabajando hacia atrás hasta que el coeficiente de peso para un elemento sea menor que la epsilon dada. Al final de la función, invierte los valores antes de devolver la lista (para que estén en el orden correcto para la persona que llama). (NOTA LATERAL: si estaba usando un lenguaje distinto de python, la Id crea primero una matriz vacía de tamaño completo y luego la relleno hacia atrás para que no tenga que invertirla al final, pero no creo que se pueda declarar Una gran matriz vacía en python. En las listas de python, añadir es mucho menos costoso que prepending, por lo que he construido la lista en orden inverso. Por favor, corrija si estoy equivocado.) El argumento alfa es el factor de desintegración en cada iteración. Por ejemplo, si usó un alfa de 0.5, entonces el valor promedio móvil de hoy estaría compuesto por los siguientes valores ponderados: Por supuesto, si usted tiene una enorme variedad de valores, los valores de diez o quince días no van a contribuir mucho Promedio ponderado de hoy. El argumento epsilon le permite establecer un punto de corte, debajo del cual dejará de preocuparse por valores antiguos (ya que su contribución al valor de hoy será insignificante). Youd invocar la función algo como esto: No sé Python, pero para la parte de promedio, ¿quiere decir un filtro de paso bajo exponencialmente decaying de la forma donde alfa dt / tau, dt el timestep de El filtro, tau la constante de tiempo del filtro (la variable-timestep forma de esto es como sigue, sólo clip dt / tau para no ser más de 1,0) Si desea filtrar algo como una fecha, asegúrese de convertir a un La cantidad de punto flotante como de los segundos desde el 1 de enero 1970. Biblioteca de análisis de datos de Python pandas es una fuente abierta, biblioteca BSD-licenciada que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento y fáciles de usar y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python. Pandas es un proyecto patrocinado por NUMFocus. Esto ayudará a asegurar el éxito del desarrollo de los pandas como un proyecto open source de clase mundial. 0.19.1 Final (3 de noviembre de 2016) Esta es una versión de corrección de errores menor de 0.19.0 e incluye algunas pequeñas correcciones de regresión, correcciones de errores y mejoras de rendimiento. Consulte la página v0.19.1 WhatsNew para obtener una descripción general de todos los errores que se han corregido en 0.19.1. 0.19.0 Final (2 de octubre de 2016) Esta es una versión importante de 0.18.1 e incluye el número de cambios en la API, varias nuevas características, mejoras y mejoras de rendimiento junto con un gran número de correcciones de errores. Recomendamos que todos los usuarios actualicen esta versión. Véase ahora readcsv () ahora soporta el análisis de datos categóricos, véase aquí Se ha agregado una función unioncategorical () para combinar categoricals, Ver aquí PeriodIndex ahora tiene su propio período dtype, y cambiado para ser más consistente con otras clases de índice. Véase aquí Estructuras de datos escasas ganado apoyo mejorado de int y bool dtypes, vea aquí Las operaciones de comparación con la serie ya no ignora el índice, ver aquí para una visión general de los cambios API. Introducción de una API de desarrollo de pandas para funciones de utilidad, vea aquí. Deprecation de Panel4D y PanelND. Se recomienda representar estos tipos de datos n-dimensionales con el paquete xarray. Eliminación de los módulos previamente obsoletos pandas. io. data. Pandas. io. wb. Pandas. tools. rplot. Vea la descripción general de Whatsnew para una extensa lista de todas las mejoras y errores que se han corregido en 0.19.0. Por favor reporte cualquier problema aquí Mejor manera de instalar La mejor manera de obtener pandas es instalar a través de conda Builds para osx-64, linux-64, linux-32, win-64, win-32 para Python 2.7, Python 3.4 y Python 3.5 Están disponibles. Conda install pandas Quick vignette ¿Qué problema pandas resolver Python ha sido grande para la munging de datos y la preparación, pero menos para el análisis de datos y modelado. Pandas ayuda a llenar este vacío, lo que le permite llevar a cabo todo su flujo de trabajo de análisis de datos en Python sin tener que cambiar a un lenguaje más específico del dominio como R. Combinado con el excelente kit de herramientas IPython y otras bibliotecas, el entorno para hacer análisis de datos en Python sobresale En el rendimiento, la productividad y la capacidad de colaborar. Pandas no implementa una funcionalidad de modelado significativa fuera de la regresión lineal y panel para esto, mira a statsmodels y scikit-learn. Todavía se necesita más trabajo para hacer de Python un entorno de modelado estadístico de primera clase, pero estamos en camino hacia ese objetivo. Lo que nuestros usuarios tienen que decir 8220 pandas nos permite centrarnos más en la investigación y menos en la programación. Hemos encontrado pandas fácil de aprender, fácil de usar y fácil de mantener. El resultado final es que ha aumentado nuestra productividad. 8221 Director de Optimización amp Analytics 8220 pandas es la herramienta perfecta para salvar la brecha entre las iteraciones rápidas de análisis ad-hoc y código de calidad de producción. Si desea que una herramienta se utilice en una organización multidisciplinaria de ingenieros, matemáticos y analistas, no busque más. 8222 8220 Utilizamos pandas para procesar datos de series de tiempo en nuestros servidores de producción. La simplicidad y elegancia de su API, y su alto nivel de rendimiento para los conjuntos de datos de gran volumen, lo convirtieron en una opción perfecta para nosotros.8221 Destacados de la Biblioteca Un objeto DataFrame rápido y eficiente para la manipulación de datos con indexación integrada. Estructuras de datos en memoria y diferentes formatos: archivos CSV y texto, Microsoft Excel, bases de datos SQL y el rápido formato HDF5. Alineación inteligente de datos y manejo integrado de datos perdidos. Ganan alineación automática basada en etiquetas en los cálculos y manipulan fácilmente datos desordenados en una forma ordenada Flexible reestructuración y pivotamiento de conjuntos de datos Recorte inteligente basado en etiquetas. Indexación de fantasía. Y subconjunto de grandes conjuntos de datos Columnas se pueden insertar y eliminar de las estructuras de datos de tamaño mutabilidad Agregación o transformación de datos con un potente grupo por motor que permite dividir-aplicar-combinar las operaciones en los conjuntos de datos Alto rendimiento combinar y unir conjuntos de datos El eje jerárquico indexación proporciona Una forma intuitiva de trabajar con datos de alta dimensión en una estructura de datos de menor dimensión. Serie de tiempo - funcionalidad: generación y conversión de frecuencia, estadística de ventanas en movimiento, regresiones lineales de ventana móvil, cambio de fecha y retraso. Incluso crea desajustes de tiempo específicos de dominio y unirse a series de tiempo sin perder datos Muy optimizado para el rendimiento. Con rutas de código crítico escritas en Cython o C. Python con pandas está en uso en una amplia variedad de dominios académicos y comerciales, incluyendo Finanzas, Neurociencia, Economía, Estadísticas, Publicidad, Web Analytics, y más.
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