كيفية حساب المتوسط المتحرك في الباندا

المتوسط المتحرك هو ببساطة متوسط عدد من الفترات السابقة في سلسلة زمنية.

لحساب المتوسط المتداول لعمود واحد أو أكثر في Pandas DataFrame، يمكننا استخدام بناء الجملة التالي:

 df[' column_name ']. rolling ( rolling_window ). mean ()

يقدم هذا البرنامج التعليمي عدة أمثلة للاستخدام العملي لهذه الوظيفة.

مثال: حساب المتوسط المتحرك في الباندا

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import numpy as np
import pandas as pd

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (0)

#create dataset
period = np. arange (1, 101, 1)
leads = np. random . uniform (1, 20, 100)
sales = 60 + 2*period + np. random . normal (loc=0, scale=.5*period, size=100)
df = pd. DataFrame ({' period ': period, ' leads ': leads, ' sales ': sales})

#view first 10 rows
df. head (10)

   period leads sales
0 1 11.427457 61.417425
1 2 14.588598 64.900826
2 3 12.452504 66.698494
3 4 11.352780 64.927513
4 5 9.049441 73.720630
5 6 13.271988 77.687668
6 7 9.314157 78.125728
7 8 17.943687 75.280301
8 9 19.309592 73.181613
9 10 8.285389 85.272259

يمكننا استخدام الصيغة التالية لإنشاء عمود جديد يحتوي على المتوسط المتحرك “للمبيعات” للفترات الخمس السابقة:

 #find rolling mean of previous 5 sales periods
df[' rolling_sales_5 '] = df[' sales ']. rolling (5). mean ()

#view first 10 rows
df. head (10)

	period leads sales rolling_sales_5
0 1 11.427457 61.417425 NaN
1 2 14.588598 64.900826 NaN
2 3 12.452504 66.698494 NaN
3 4 11.352780 64.927513 NaN
4 5 9.049441 73.720630 66.332978
5 6 13.271988 77.687668 69.587026
6 7 9.314157 78.125728 72.232007
7 8 17.943687 75.280301 73.948368
8 9 19.309592 73.181613 75.599188
9 10 8.285389 85.272259 77.909514

يمكننا التحقق يدويًا من أن متوسط المبيعات المتداول المعروض للفترة 5 هو متوسط الفترات الخمس السابقة:

المتوسط المتحرك في الفترة 5: (61.417+64.900+66.698+64.927+73.720)/5 = 66.33

يمكننا استخدام صيغة مشابهة لحساب المتوسط المتحرك لأعمدة متعددة:

 #find rolling mean of previous 5 leads periods 
df[' rolling_leads_5 '] = df[' leads ']. rolling (5). mean ()

#find rolling mean of previous 5 leads periods
df[' rolling_sales_5 '] = df[' sales ']. rolling (5). mean ()

#view first 10 rows
df. head (10)

	period leads sales rolling_sales_5 rolling_leads_5
0 1 11.427457 61.417425 NaN NaN
1 2 14.588598 64.900826 NaN NaN
2 3 12.452504 66.698494 NaN NaN
3 4 11.352780 64.927513 NaN NaN
4 5 9.049441 73.720630 66.332978 11.774156
5 6 13.271988 77.687668 69.587026 12.143062
6 7 9.314157 78.125728 72.232007 11.088174
7 8 17.943687 75.280301 73.948368 12.186411
8 9 19.309592 73.181613 75.599188 13.777773
9 10 8.285389 85.272259 77.909514 13.624963

يمكننا أيضًا إنشاء مخطط خطي سريع باستخدام Matplotlib لتصور إجمالي المبيعات مقابل متوسط المبيعات المتحرك:

 import matplotlib. pyplot as plt
plt. plot (df[' rolling_sales_5 '], label=' Rolling Mean ')
plt. plot (df[' sales '], label=' Raw Data ')
plt. legend ()
plt. ylabel (' Sales ')
plt. xlabel (' Period ')
plt. show ()

يوضح الخط الأزرق المتوسط المتحرك للمبيعات لمدة 5 فترات، بينما يعرض الخط البرتقالي بيانات المبيعات الأولية.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية حساب الارتباط المنزلق في الباندا
كيفية حساب متوسط الأعمدة في الباندا