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- 1. rolling() 函数的应用
1. rolling() 函数的应用
以 5 为间隔，求每个窗口内数据的标准差。
df_10min_1['tstd'] = df_10min_1['tempe'].rolling(window=5).agg([lambda x: x, np.std])
若 df 的 index 为时间格式，可以以时间作为间隔，进行 rolling，如下代码所示：
sta_all_itvl = df.rolling(t_itvl).agg([lambda x: x[0], np.ptp])
np.ptp：求最大值与最小值的差
np.ptp([1, 2, 3, 10])
Out[1]: 9
