可变大小滚动窗口回归

Question

在Pandas OLS中，窗口大小是固定长度。如何根据索引而不是行数来设置窗口大小？

我有一个系列，每天有不同的观察次数，我有10年的数据历史，所以我想在1年滚动窗口上运行滚动OLS。循环通过每个日期有点太慢，无论如何要让它更快？以下是数据的示例。

  Date     x      y
2008-1-2  10.0    2
2008-1-2  5.0     1
2008-1-3  7.0   1.5
2008-1-5  9.0   3.0
...
2013-5-30 11.0  2.5

我想要像pandas.ols(df.y, df.x, window='1y')之类的简单内容，而不是循环每一行，因为循环很慢。

Answer 1

在pandas中有这样做的方法，请参阅文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/computation.html#computing-rolling-pairwise-correlations：

model = pandas.ols(y=df.y, x=df.x, window=250)

你只需提供你的期间是帧数而不是'1y'。您可能会发现许多其他选项对您的数据有用。

所有滚动ols统计信息都在模型

中

model.beta.plot()

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