相关疑难解决方法(0)

有没有人知道一个有效的函数/方法,如pandas.rolling_mean计算数组的滚动差异

这是我最接近的解决方案:

roll_diff = pd.Series(values).diff(periods=1)

但是,它只计算单步滚动差异.理想情况下,步长是可编辑的(即当前时间步长和最后步骤之间的差异).

我也写过这个,但是对于更大的数组,它很慢:

def roll_diff(values,step):
    diff = []
    for i in np.arange(step, len(values)-1):
        pers_window = np.arange(i-1,i-step-1,-1)
        diff.append(np.abs(values[i] - np.mean(values[pers_window])))
    diff = np.pad(diff, (0, step+1), 'constant')
    return diff