실패는 성공을 위한 밑거름

대가리가 썩어서 빨리 이루지도 못하고

파이선코드 이해가안가서 풀이한것 (개인풀이)df_all[f'scipy_data_{window}'] = df_all[f'scipy_{window}'].rolling(window=10).apply(lambda x: np.polyfit(np.arange(len(x)), x, 1)[0], raw=False) * 100 -------------------rolling(window=10) (+ mean())rolling의 의미 :처음부터 배열끝까지 window개까지 데이터를 묶겠다는뜻그래서 배열앞의 window개까지는 값이 없어진다.[1-window(=10)(없는값),2-x(없는값), 3-x(없는값),,,, (1~10원소들의 평균값), (2~11원소들의 평균값), (3~12원소들의 평균값),,,,]그..

롤링에대해서 어떻게 되는지 예시로 설명 몇 초 동안 이성 처리 완료롤링(rolling)은 Pandas에서 데이터를 일정한 구간(윈도우)으로 나누어 그 구간별로 계산을 수행하는 기능입니다. 예를 들어, 어떤 시계열 데이터가 있을 때, 연속된 몇 개의 값에 대해 평균, 합계, 혹은 다른 계산을 수행하고자 할 때 사용합니다.예시로 설명하기1. 데이터 준비예를 들어, 숫자 데이터 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]가 있다고 해봅시다.python복사편집import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 2. 롤링 윈도우 적용여기서 윈도우 크기(window) 를 3으로 설정하면, 연속된 3개의 데이터를 묶어서 계산하게 됩..