Question

我想滚动应用pandas.rank。我尝试使用pandas.rolling.apply，但不幸的是，滚动不适用于'rank'。

有办法吗？

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3))

def my_rank(x):
   return x.rank(pct=True)

df.rolling(3).apply(my_rank)

Answer 1

代码：

def my_rank(x):
   return pd.Series(x).rank(pct=True).iloc[-1]

df.rolling(3).apply(my_rank)

输出：

          0         1         2
0       NaN       NaN       NaN
1       NaN       NaN       NaN
2  0.666667  0.333333  0.666667
3  1.000000  0.333333  1.000000
4  0.666667  1.000000  0.333333
5  0.333333  0.666667  0.666667
6  1.000000  0.333333  0.666667
7  0.333333  0.333333  1.000000
8  1.000000  0.666667  1.000000
9  0.666667  1.000000  0.666667

说明：

您的代码（很棒的最小重现示例！）引发以下错误： AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'rank'。这意味着您的x函数中的my_rank是作为numpy数组而不是pandas系列传递的。因此，我首先将return x.rank...更新为return pd.Series(x).rank..

然后出现以下错误： TypeError: cannot convert the series to <class 'float'> 这是有道理的，因为pd.Series.rank接受一系列n个数字并返回一系列n个数字（排名）。但是，由于我们不是在序列上一次调用等级，而是在序列的滚动窗口上重复调用等级，因此每次滚动计算只需要一个数字作为输出。因此iloc[-1]

熊猫滚动应用于自定义功能

1 个答案: