PYTHON СКОЛЬЗЯЩЕЕ ОКНО

Скользящее окно - это метод обработки данных, который может быть полезен в обработке временных рядов различной длины. В Python этот метод реализуется при помощи библиотеки Pandas.

Для создания скользящего окна необходимо выбрать ширину окна и функцию, которую нужно применять к данным в окне. Например, можно найти скользящее среднее для столбца в DataFrame:

df['moving_average'] = df['column_name'].rolling(window=10).mean()
df.head()

Здесь мы создаем новый столбец 'moving_average' и вычисляем скользящее среднее для 'column_name' при помощи метода .rolling() и метода .mean(). Ширина окна выбрана равной 10.

Кроме среднего, можно использовать другие функции, например, .sum() для вычисления скользящей суммы, или .std() для вычисления стандартного отклонения.

Скользящее окно может быть также использовано для обнаружения аномалий в данных. Например, можно выделить такие дни, когда значение столбца 'column_name' отличается от скользящего среднего более, чем на 3 стандартных отклонения:

std = df['column_name'].rolling(window=10).std()
df['anomalies'] = (df['column_name'] - df['column_name'].rolling(window=10).mean()).abs() > 3 * std
df.head()

Здесь мы вычисляем стандартное отклонение для 'column_name' при помощи метода .rolling() и метода .std(). Затем создаем новый столбец 'anomalies', в котором True для дней, когда отклонение больше, чем 3 стандартных отклонения.

Всплывающее окно в python #short

Алгоритмы. Бегущее окно. Sliding window.

Тренировки по алгоритмам от Яндекса. Лекция 5: «Префиксные суммы и два указателя»

Громоздкое решение Максимум в скользящем окне Питон Python

🤩 Нарешал на оффер в ЯНДЕКС! - LeetCode №051 - Sliding Window Maximum

Скользящее окно вебинар

Применяем метод СКОЛЬЗЯЩЕГО ОКНА 🧼 - LeetCode №037 - Longest Substring Without Repeating Characters

BLGPG-438B232F43DE-24-09-19-20

Новые материалы: