Como calcular um máximo móvel em pandas (com exemplos)

Você pode usar os seguintes métodos para calcular um valor máximo contínuo em um DataFrame do pandas:

Método 1: calcular o máximo de deslizamento

 df[' rolling_max '] = df. values_column . cummax ()

Método 2: calcular o máximo móvel por grupo

 df[' rolling_max '] = df. groupby (' group_column '). values_column . cummax ()

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática.

Exemplo 1: calcule o máximo deslizante

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra as vendas realizadas todos os dias em uma loja:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})

#view DataFrame
print (df)

    day sales
0 1 4
1 2 6
2 3 5
3 4 8
4 5 14
5 6 13
6 7 13
7 8 12
8 9 9
9 10 8
10 11 19
11 12 14

Podemos usar a seguinte sintaxe para criar uma nova coluna que exiba o valor máximo de vendas contínuo:

 #add column that displays rolling maximum of sales
df[' rolling_max '] = df. dirty . cummax ()

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales rolling_max
0 1 4 4
1 2 6 6
2 3 5 6
3 4 8 8
4 5 14 14
5 6 13 14
6 7 13 14
7 8 12 14
8 9 9 14
9 10 8 14
10 11 19 19
11 12 14 19

A nova coluna intitulada Rolling_max exibe o valor máximo contínuo de vendas.

Exemplo 2: calcule o máximo móvel por grupo

Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra as vendas realizadas todos os dias em duas lojas diferentes:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                             'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})

#view DataFrame
print (df)

   store day sales
0 to 1 4
1 to 2 6
2 to 3 5
3 to 4 8
4 to 5 14
5 to 6 13
6 B 7 13
7 B 8 12
8 B 9 9
9 B 10 8
10 B 11 19
11 B 12 14

Podemos usar a seguinte sintaxe para criar uma nova coluna que exibe o valor máximo de vendas contínuo agrupado por loja:

 #add column that displays rolling maximum of sales grouped by store
df[' rolling_max '] = df. groupby (' store '). dirty . cummax ()

#view updated DataFrame
print (df)

   store day sales rolling_max
0 A 1 4 4
1 to 2 6 6
2 to 3 5 6
3 to 4 8 8
4 to 5 14 14
5 to 6 13 14
6 B 7 13 13
7 B 8 12 13
8 B 9 9 13
9 B 10 8 13
10 B 11 19 19
11 B 12 14 19

A nova coluna intitulada Rolling_max exibe o valor máximo contínuo de vendas, agrupado por loja.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como excluir linhas no Pandas DataFrame com base na condição
Como filtrar um DataFrame do Pandas em múltiplas condições
Como usar o filtro “NOT IN” no Pandas DataFrame