如何解决Python数据框查找不带for循环的n行滚动斜率
我正在尝试访问数据帧的n行并计算均值。目的不是要使用for循环。因为，我的df有3万行，这可能会减慢它的速度。因此，目标是使用熊猫函数计算n行均值。
我的代码：
from scipy import stats
dfx = pd.DataFrame({'A':[10,20,15,30,1.5,0.6,7,0.8,90,10]})
n=2 ## n to cover n samples
cl_id = dfx.columns.tolist().index('A') ### cl_id for index number of the column for using in .iloc
l1=['NaN']*n+[stats.linregress(dfx.iloc[x+1-n:x+1,cl_id].tolist(),[1,2])[0] for x in np.arange(n,len(dfx))]
dfx['slope'] = l1
print(dfx)
A slope
0 10.0 NaN
1 20.0 NaN #stats.linregress([20,10],2])[0] is missing here. Why?
2 15.0 -0.2 #stats.linregress([15,20],2])[0] = 0.2
3 30.0 0.0666667 #stats.linregress([30,15],2])[0] = 0.06667
4 1.5 -0.0350877
5 0.6 -1.11111
6 7.0 0.15625
7 0.8 -0.16129
8 90.0 0.0112108
9 10.0 -0.0125
一切正常。有pythonic的方法吗？就像使用rolling()函数等。
解决方法
n = 2
dfx.A.rolling(n).apply(lambda x: stats.linregress(x,x.index+1)[0],raw=False)
输出：
0 NaN
1 0.100000
2 -0.200000
3 0.066667
4 -0.035088
5 -1.111111
6 0.156250
7 -0.161290
8 0.011211
9 -0.012500
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