我有一个时序A
,其中包含多个值。我需要获得一系列B
,其经代数定义如下:
B[t] = a * A[t] + b * B[t-1]
我们可以假设B[0] = 0
,a
和b
是实数。
有什么方法可以在Pandas中进行这种递归计算吗?还是我只能选择按照this answer的建议在Python中循环?
作为输入示例:
> A = pd.Series(np.random.randn(10,))
0 -0.310354
1 -0.739515
2 -0.065390
3 0.214966
4 -0.605490
5 1.293448
6 -3.068725
7 -0.208818
8 0.930881
9 1.669210
参考方案
正如我在评论中指出的那样,您可以使用 scipy.signal.lfilter
。在这种情况下(假设A
是一维numpy数组),您需要做的是:
B = lfilter([a], [1.0, -b], A)
这是一个完整的脚本:
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter
np.random.seed(123)
A = np.random.randn(10)
a = 2.0
b = 3.0
# Compute the recursion using lfilter.
# [a] and [1, -b] are the coefficients of the numerator and
# denominator, resp., of the filter's transfer function.
B = lfilter([a], [1, -b], A)
print B
# Compare to a simple loop.
B2 = np.empty(len(A))
for k in range(0, len(B2)):
if k == 0:
B2[k] = a*A[k]
else:
B2[k] = a*A[k] + b*B2[k-1]
print B2
print "max difference:", np.max(np.abs(B2 - B))
该脚本的输出为:
[ -2.17126121e+00 -4.51909273e+00 -1.29913212e+01 -4.19865530e+01
-1.27116859e+02 -3.78047705e+02 -1.13899647e+03 -3.41784725e+03
-1.02510099e+04 -3.07547631e+04]
[ -2.17126121e+00 -4.51909273e+00 -1.29913212e+01 -4.19865530e+01
-1.27116859e+02 -3.78047705e+02 -1.13899647e+03 -3.41784725e+03
-1.02510099e+04 -3.07547631e+04]
max difference: 0.0
另一个示例,在IPython中,使用pandas DataFrame而不是numpy数组:
如果你有
In [12]: df = pd.DataFrame([1, 7, 9, 5], columns=['A'])
In [13]: df
Out[13]:
A
0 1
1 7
2 9
3 5
并且您想要创建一个新列B
,这样B[k] = A[k] + 2*B[k-1]
(B[k] == 0
的k <0)可以编写
In [14]: df['B'] = lfilter([1], [1, -2], df['A'].astype(float))
In [15]: df
Out[15]:
A B
0 1 1
1 7 9
2 9 27
3 5 59
python :安装 python 后,如何导入 Pandas - python我已经安装了 python 。现在,当我尝试跑步时import pandas as pd 我收到以下错误Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> import pandasFile ImportError: …
Python Pandas:按分组分组,平均? - python我有一个像这样的数据框:cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6 我想计算每个集群每个组织的平均时间。预期结果:cluster mean(time) 1 15 ((8+6)/2+23)/2 2 54 (74+34)/2 3 6 我不知道如何在熊猫中做到这一点,有人可以帮忙吗? 参考方案 如…
Python Pandas检查数据框是否不为空 - python我有一个if语句,它在其中检查数据框是否为空。我的操作方式如下:if dataframe.empty: pass else: #do something 但实际上我需要:if dataframe is not empty: #do something 我的问题是-是否有一种.not_empty()方法可以实现这一目标?我还想问一下第二个版本在性能方面是否更好…
Python Pandas:在多列上建立布尔索引 - python尽管至少有关于如何在Python的pandas库中为DataFrame编制索引的two good教程,但我仍然无法在一个以上的列上找到一种优雅的SELECT编码方式。>>> d = pd.DataFrame({'x':[1, 2, 3, 4, 5], 'y':[4, 5, 6, 7, 8]}) >…
python pandas:按行对条件进行分组 - python我有一个大的pandas数据框,试图从中形成一些行的对。我的df如下所示:object_id increment location event 0 1 d A 0 2 d B 0 3 z C 0 4 g A 0 5 g B 0 6 i C 1 1 k A 1 2 k B ... ... ... ... 对象ID描述特定的对象。增量是每次发生某事(跟踪订单)时…