Gleitfensterfunktionen mit pandas

Zeitreihen in Python bearbeiten

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Fensterfunktionen in pandas

Fenster markieren Teilzeiträume deiner Zeitreihe
Berechne Kennzahlen für Teilzeiträume im Fenster
Erzeuge eine neue Zeitreihe dieser Kennzahlen
Zwei Fenstertypen:
- Rolling: feste Größe, gleitend (dieses Video)
- Expanding: enthält alle vorherigen Werte (nächstes Video)

Gleitender Durchschnitt berechnen

data = pd.read_csv('google.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2016-12-30
Data columns (total 1 columns):
price     1761 non-null float64
dtypes: float64(1)

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.010.png

Gleitender Durchschnitt berechnen

# Integerbasiertes Fenster
data.rolling(window=30).mean() # feste # Beobachtungen

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2017-05-24
Data columns (total 1 columns):
price    1732 non-null float64
dtypes: float64(1)

window=30: # Börsentage
min_periods: < 30 wählen, um frühe Tage zu berechnen

Gleitender Durchschnitt berechnen

# Offsetbasiertes Fenster
data.rolling(window='30D').mean() # feste Periodenlänge

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2017-05-24
Data columns (total 1 columns):
price    1761 non-null float64
dtypes: float64(1)

30D: # Kalendertage

Gleitendes 90-Tage-Mittel

r90 = data.rolling(window='90D').mean()

google.join(r90.add_suffix('_mean_90')).plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.017.png

Gleitende Mittel über 90 & 360 Tage

data['mean90'] = r90

r360 = data['price'].rolling(window='360D'.mean()

data['mean360'] = r360; data.plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.020.png

Mehrere Gleitmetriken (1)

r = data.price.rolling('90D').agg(['mean', 'std'])

r.plot(subplots = True)

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.022.png

Mehrere Gleitmetriken (2)

rolling = data.google.rolling('360D')

q10 = rolling.quantile(0.1).to_frame('q10')

median = rolling.median().to_frame('median')

q90 = rolling.quantile(0.9).to_frame('q90')

pd.concat([q10, median, q90], axis=1).plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.024.png

Lass uns üben!

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