我试图在滚动窗口内按列计算数据的百分位数.
test=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),pd.date_range('1/1/2000',periods=20),['A','B','C'])
test
Out[111]:
A B C
2000-01-01 -0.566992 -1.494799 0.462330
2000-01-02 -0.550769 -0.699104 0.767778
2000-01-03 -0.270597 0.060836 0.057195
2000-01-04 -0.583784 -0.546418 -0.557850
2000-01-05 0.294073 -2.326211 0.262098
2000-01-06 -1.122543 -0.116279 -0.003088
2000-01-07 0.121387 0.763100 3.503757
2000-01-08 0.335564 0.076304 2.021757
2000-01-09 0.403170 0.108256 0.680739
2000-01-10 -0.254558 -0.497909 -0.454181
2000-01-11 0.167347 0.459264 -1.247459
2000-01-12 -1.243778 0.858444 0.338056
2000-01-13 -1.070655 0.924808 0.080867
2000-01-14 -1.175651 -0.559712 -0.372584
2000-01-15 -0.216708 -0.116188 0.511223
2000-01-16 0.597171 0.205529 -0.728783
2000-01-17 -0.624469 0.592436 0.832100
2000-01-18 0.259269 0.665585 0.126534
2000-01-19 …我在熊猫数据框中有每日时间序列数据。我需要使用与标准月末频率不同的偏移量将其重新采样为每月。
dates = pd.date_range('2016-09-01', '2017-01-10')
df = pd.DataFrame(data=[x for x in range(len(dates))],index=dates,columns=['MyData'])
我可以使用月末频率进行月度系列：
df_monthly = df.resample('M').last()
df_monthly
Out[78]:
MyData
2016-09-30 29
2016-10-31 60
2016-11-30 90
2016-12-31 121
2017-01-31 131
如果 Month End = 'M'，我想为 'M-15'、...'M-2'、'M-1'、'M'、'M+1'、M+ 设置类似的月度切片2'，...'M+15'。最终，我计划将这些组合成一个列名为“M+T”的数据框。
在 pd.DataFrame.resample() 或 pd.DataFrame.asfreq() 中是否有一种简单的方法可以做到这一点？