我有一個(gè)2維度數(shù)據(jù)框，我想按行進(jìn)行下采樣。因此，如果我有一個(gè)100x2000數(shù)據(jù)框，我希望它是100x500例如。我試過滾動(dòng)平均值，但輸出的尺寸是基于列重新采樣的，并且仍然是原始形狀。試圖尋找其他方式我也找到了 signal.resample 但我相信它不適合我的場(chǎng)景。如果我有，[2,4,6,8,10,12,14,16,18]我想有一個(gè)輸出[4,10,16]，這意味著一個(gè)3數(shù)字的滑動(dòng)窗口，同時(shí)計(jì)算平均值有任何想法嗎？
3 回答
江戶川亂折騰
TA貢獻(xiàn)1851條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
與numpy.convolve：
import numpy as np
arr = np.array([2,4,6,8,10,12,14,16,18])
n = 3
window = (1.0 / n) * np.ones(n,)
res = np.convolve(arr, window, mode='valid')[::n]
對(duì)于 2 x N 陣列：
from scipy import signal
arr = np.array([[2,4,6,8,10,12,14,16,18], [12,14,16,18,110,112,114,116,118]])
window = (1.0 / n) * np.ones((1, n))
#res = np.convolve(arr, window, mode='valid')[::n]
res = signal.convolve2d(arr, window, mode='valid')[:, ::n]
蕭十郎
TA貢獻(xiàn)1815條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
def mean_pandas(your_df, start_roling=0, mean_roling = 3):
a = [df.iloc[:,range(i,i+mean_roling)].mean(axis=1) for i in range(start_roling,len(df),mean_roling) if i+mean_roling<=len(df)]
b = pd.DataFrame(np.array(a).T)
return b
mean_pandas(your_df, 0, 3)
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