我想使用pandas.rolling_apply
函数在滚动窗口的基础上应用我自己的自定义函数。
但我的函数需要两个参数,并且还有两个输出。这可能吗?
以下是可重复的最低范例......
import pandas as pd
import numpy as np
import random
tmp = pd.DataFrame(np.random.randn(2000,2)/10000,
index=pd.date_range('2001-01-01',periods=2000),
columns=['A','B'])
def gm(df,p):
v =(((df+1).cumprod())-1)*p
return v.iloc[-1]
# an example output when subsetting for just 2001
gm(tmp['2001'],5)
# the aim is to do it on a rolling basis over a 50 day window
# whilst also getting both outputs and also allows me to add in the parameter p=5
# or any other number I want p to be...
pd.rolling_apply(tmp,50,gm)
导致错误......因为gm有两个参数......
任何帮助将不胜感激......
修改
根据Jeff的评论,我已经取得了进展,但仍然在努力争取两个或更多列输出,所以如果我做了一个新函数(下面),它只返回两个随机数(与之前的计算无关)而不是最后一个v行,我得到TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
的错误。如果
def gm2(df,p):
df = pd.DataFrame(df)
v =(((df+1).cumprod())-1)*p
return np.random.rand(2)
pd.rolling_apply(tmp,50,lambda x: gm2(x,5)).tail(20)
如果2更改为1 ...
,此功能有效答案 0 :(得分:14)
rolling_apply
将numpy数组传递给应用函数(at at the moment),0.14它应该传递一个帧。问题是here
因此,重新定义您的函数以处理numpy数组。 (你当然可以在这里构建一个DataFrame,但你的索引/列名不一样。)
In [9]: def gm(df,p):
...: v = ((np.cumprod(df+1))-1)*p
...: return v[-1]
...:
如果您想在自定义功能中使用更多pandas功能,请执行此操作(请注意,呼叫帧的指示不已通过ATM)。
def gm(arr,p):
df = DataFrame(arr)
v =(((df+1).cumprod())-1)*p
return v.iloc[-1]
通过lambda传递
In [11]: pd.rolling_apply(tmp,50,lambda x: gm(x,5)).tail(20)
Out[11]:
A B
2006-06-04 0.004207 -0.002112
2006-06-05 0.003880 -0.001598
2006-06-06 0.003809 -0.002228
2006-06-07 0.002840 -0.003938
2006-06-08 0.002855 -0.004921
2006-06-09 0.002450 -0.004614
2006-06-10 0.001809 -0.004409
2006-06-11 0.001445 -0.005959
2006-06-12 0.001297 -0.006831
2006-06-13 0.000869 -0.007878
2006-06-14 0.000359 -0.008102
2006-06-15 -0.000885 -0.007996
2006-06-16 -0.001838 -0.008230
2006-06-17 -0.003036 -0.008658
2006-06-18 -0.002280 -0.008552
2006-06-19 -0.001398 -0.007831
2006-06-20 -0.000648 -0.007828
2006-06-21 -0.000799 -0.007616
2006-06-22 -0.001096 -0.006740
2006-06-23 -0.001160 -0.006004
[20 rows x 2 columns]