Обращение с дополнительным пакетом: изучение методов с примерами кода

В мире обработки и анализа данных понятие «перенос с дополнительным пакетом» относится к процессу обновления и перерасчета скользящей статистики или агрегатов при появлении новых данных. Этот метод обычно используется в анализе временных рядов, финансовом моделировании и различных других областях, где данные собираются с течением времени. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов выполнения скользящих вычислений с дополнительными пакетными данными и предоставим примеры кода для иллюстрации каждого подхода.

Метод 1: библиотека Pandas (Python)
Библиотека Pandas Python предоставляет удобный способ эффективного выполнения скользящих вычислений. Давайте рассмотрим пример, в котором мы хотим вычислить скользящее среднее данных временного ряда с дополнительным пакетом.

import pandas as pd
# Assuming 'data' is the original time series data
data = [10, 15, 12, 17, 20, 18, 22, 19, 25, 23]
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Values'])
# Calculate the rolling average with a window of 3
df['Rolling Average'] = df['Values'].rolling(window=3).mean()
# Append new batch data
new_batch = [30, 27, 33]
df = df.append(pd.DataFrame(new_batch, columns=['Values']), ignore_index=True)
# Recalculate the rolling average with the additional batch
df['Rolling Average'] = df['Values'].rolling(window=3).mean()
print(df)

Метод 2: библиотека NumPy (Python)
NumPy — еще одна мощная библиотека Python, которую можно использовать для эффективного выполнения скользящих вычислений, особенно для больших наборов данных.

import numpy as np
# Assuming 'data' is the original time series data
data = [10, 15, 12, 17, 20, 18, 22, 19, 25, 23]
# Calculate the rolling average with a window of 3
rolling_average = np.convolve(data, np.ones(3)/3, mode='valid')
# Append new batch data
new_batch = [30, 27, 33]
data.extend(new_batch)
# Recalculate the rolling average with the additional batch
rolling_average = np.convolve(data, np.ones(3)/3, mode='valid')
print(rolling_average)

Метод 3: скользящее окно с циклом for (общий подход)
Если вы предпочитаете более общий подход, не полагаясь на конкретные библиотеки, вы можете использовать метод скользящего окна с циклом for для расчета скользящей статистики.

# Assuming 'data' is the original time series data
data = [10, 15, 12, 17, 20, 18, 22, 19, 25, 23]
# Calculate the rolling average with a window of 3
rolling_average = []
window_size = 3
for i in range(len(data) - window_size + 1):
    window = data[i:i+window_size]
    average = sum(window) / window_size
    rolling_average.append(average)
# Append new batch data
new_batch = [30, 27, 33]
data.extend(new_batch)
# Recalculate the rolling average with the additional batch
for i in range(len(data) - window_size + 1):
    window = data[i:i+window_size]
    average = sum(window) / window_size
    rolling_average.append(average)
print(rolling_average)

В этой статье мы рассмотрели три различных метода выполнения скользящих вычислений с дополнительными пакетными данными. Мы обсудили использование библиотеки Pandas, библиотеки NumPy и общий подход с прокручивающимся окном и циклом for. Каждый метод имеет свои преимущества и ограничения, поэтому выбор зависит от конкретных требований и ограничений вашего проекта. Используя эти методы, вы можете эффективно обновлять и пересчитывать скользящую статистику или агрегаты при появлении новых данных.