일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- PBR
- 노베이스 정처기 공부법
- 노베이스 정처기
- 나스닥 개폭락
- linux
- hanspell
- 도커
- 정처기
- 유튜브 성공하는법
- 고맙다트럼프
- 노베이스 정보처리기사 합격법
- 십새
- 슬픈 개구리
- PEPE
- 가장빨리부자되는법
- 퀴팅의기술
- 티스토리챌린지
- docker
- DevOps
- 주식 콜옵션
- 인간관계론
- 퀴팅
- 유튜브 기초강의
- 유튜브
- pepe the frog
- PER
- 오블완
- 페페
- 이클립스
- 정보처리기사
Archives
- Today
- Total
목록롤링 (1)
실패는 성공을 위한 밑거름
파이선 롤링의 역할 | python rolling
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..
devops/back-end
2025. 3. 9. 11:08