Python使用PyJanitor的shift、lag、rolling_mean函数计算滚动平均值、计算前后差分等
**环境搭建准备工作**
在使用PyJanitor之前，需要先安装相关的软件包并导入所需的类库。
1. 安装Python：如果没有安装Python，可以去Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载最新版本的Python并进行安装。
2. 安装PyJanitor：使用以下命令安装PyJanitor。
pip install pyjanitor
3. 导入所需的类库：在Python脚本中导入所需的类库。
python
import pandas as pd
import janitor as jn
**所需的类库**
- pandas：用于数据处理和分析的Python库，提供了用于操作结构化数据的数据结构。
- janitor：PyJanitor是pandas的辅助类库，提供了一些用于数据清洗和预处理的函数。
**数据样例**
以下为一个示例数据：
python
import pandas as pd
data = {
'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
}
df = pd.DataFrame(data)
**滚动平均值计算示例**
python
# 导入所需的类库
import pandas as pd
import janitor as jn
# 创建示例数据
data = {
'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用rolling_mean函数计算滚动平均值
df = df.rolling_mean(column_name='value', window=3)
print(df)
**前后差分计算示例**
python
# 导入所需的类库
import pandas as pd
import janitor as jn
# 创建示例数据
data = {
'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用shift和lag函数计算前后差分
df = df.shift(column_name='value', periods=1).lag(column_name='value')
print(df)
**完整代码示例**
python
# 导入所需的类库
import pandas as pd
import janitor as jn
# 创建示例数据
data = {
'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用rolling_mean函数计算滚动平均值
df = df.rolling_mean(column_name='value', window=3)
# 使用shift和lag函数计算前后差分
df = df.shift(column_name='value', periods=1).lag(column_name='value')
print(df)
**总结**
在Python中，可以使用PyJanitor库提供的shift、lag和rolling_mean函数来计算滚动平均值和前后差分。首先需要安装PyJanitor库，并导入所需的类库。然后，使用rolling_mean函数可以计算滚动平均值，通过指定列名和窗口大小。使用shift函数和lag函数可以计算前后差分，通过指定列名和期数。整个过程可以通过示例代码来演示，示例代码包括环境搭建准备工作、导入类库、创建示例数据、计算滚动平均值和前后差分，并输出结果。
