Pandas တွင် moving median ကို တွက်ချက်နည်း- ဥပမာများဖြင့်

rolling median သည် အချိန်စီးရီးတစ်ခုရှိ ယခင်ကာလများစွာ၏ ပျမ်းမျှကိန်းဂဏန်းဖြစ်သည်။

pandas DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခု၏ လှိမ့်ဝင်သည့် ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate rolling median of previous 3 periods
df[' column_name ']. rolling (3). median ()

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ကော်လံတစ်ခု၏ ရွေ့လျားနေသော အလယ်ဗဟိုကို တွက်ချက်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' month ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' leads ': [13, 15, 16, 15, 17, 20, 22, 24, 25, 26, 23, 24],
                   ' sales ': [22, 24, 23, 27, 26, 26, 27, 30, 33, 32, 27, 25]})

#view DataFrame
df

	month sales leads
0 1 13 22
1 2 15 24
2 3 16 23
3 4 15 27
4 5 17 26
5 6 20 26
6 7 22 27
7 8 24 30
8 9 25 33
9 10 26 32
10 11 23 27
11 12 24 25

ယခင်ကာလ 3 ခုအတွက် “ ရောင်းအား” ၏ အလှည့်အပြောင်း အလယ်အလတ်ပါရှိသော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate 3-month rolling median
df[' sales_rolling3 '] = df[' sales ']. rolling (3). median ()

#view updated data frame
df

	month leads sales sales_rolling3
0 1 13 22 NaN
1 2 15 24 NaN
2 3 16 23 23.0
3 4 15 27 24.0
4 5 17 26 26.0
5 6 20 26 26.0
6 7 22 27 26.0
7 8 24 30 27.0
8 9 25 33 30.0
9 10 26 32 32.0
10 11 23 27 32.0
11 12 24 25 27.0

လ 3 အတွက် ပြသထားသော ပျမ်းမျှရောင်းအားသည် ယခင် 3 လ၏ ပျမ်းမျှဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် အတည်ပြုနိုင်သည်-

• 22၊ 24၊ 23 = 23.0 ၏ ပျမ်းမျှ

အလားတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လ 4 အတွက် ပျမ်းမျှရောင်းအားကို စစ်ဆေးနိုင်သည်-

• 24၊ 23၊ 27 = 24.0 ၏ ပျမ်းမျှ

6 လပတ်လုံး အလှည့်ကျ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရန် အလားတူ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate 6-month rolling median
df[' sales_rolling6 '] = df[' sales ']. rolling (6). median ()

#view updated data frame
df

month leads sales sales_rolling3 sales_rolling6
0 1 13 22 NaN NaN
1 2 15 24 NaN NaN
2 3 16 23 23.0 NaN
3 4 15 27 24.0 NaN
4 5 17 26 26.0 NaN
5 6 20 26 26.0 25.0
6 7 22 27 26.0 26.0
7 8 24 30 27.0 26.5
8 9 25 33 30.0 27.0
9 10 26 32 32.0 28.5
10 11 23 27 32.0 28.5
11 12 24 25 27.0 28.5

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas ရှိ Moving Average ကို တွက်ချက်နည်း
ပန်ဒါများတွင် လျှောကျဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်နည်း
ပန်ဒါများတွင် ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှုကို တွက်ချက်နည်း