Panda rollenden Fenster Perzentil Rang

Question

Ich versuche, den prozentualen Rang von Daten nach Spalte innerhalb eines rollenden Fensters zu berechnen.

test=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),pd.date_range('1/1/2000',periods=20),['A','B','C']) 

test 
Out[111]: 
        A   B   C 
2000-01-01 -0.566992 -1.494799 0.462330 
2000-01-02 -0.550769 -0.699104 0.767778 
2000-01-03 -0.270597 0.060836 0.057195 
2000-01-04 -0.583784 -0.546418 -0.557850 
2000-01-05 0.294073 -2.326211 0.262098 
2000-01-06 -1.122543 -0.116279 -0.003088 
2000-01-07 0.121387 0.763100 3.503757 
2000-01-08 0.335564 0.076304 2.021757 
2000-01-09 0.403170 0.108256 0.680739 
2000-01-10 -0.254558 -0.497909 -0.454181 
2000-01-11 0.167347 0.459264 -1.247459 
2000-01-12 -1.243778 0.858444 0.338056 
2000-01-13 -1.070655 0.924808 0.080867 
2000-01-14 -1.175651 -0.559712 -0.372584 
2000-01-15 -0.216708 -0.116188 0.511223 
2000-01-16 0.597171 0.205529 -0.728783 
2000-01-17 -0.624469 0.592436 0.0 
2000-01-18 0.259269 0.665585 0.126534 
2000-01-19 1.150804 0.575759 -1.335835 
2000-01-20 -0.909525 0.500366 2.120933 

Ich habe versucht, .rolling mit .apply zu verwenden, aber mir fehlt etwas.

pctrank = lambda x: x.rank(pct=True) 
rollingrank=test.rolling(window=10,centre=False).apply(pctrank) 

Für Spalte A der Endwert wäre der Prozentrang von -0,909525 innerhalb der Länge = 10 Fenster von 2000.01.11 bis 2000-01-20. Irgendwelche Ideen?

Answer 1

Ihr Lambda erhält eine numpy Array, das kein .rank Methode hat — es Pandas des Series und DataFrame ist, die es haben. Sie können es so zu

ändern

pctrank = lambda x: pd.Series(x).rank(pct=True).iloc[-1] 

Oder könnten Sie rein numpy entlang der Linien von this SO answer verwenden:

def pctrank(x): 
    n = len(x) 
    temp = x.argsort() 
    ranks = np.empty(n) 
    ranks[temp] = (np.arange(n) + 1)/n 
    return ranks[-1]