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悠悠楠杉

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2025-07-27

Python高效计算移动分位数：Rolling与Quantile的组合应用指南
Python高效计算移动分位数：Rolling与Quantile的组合应用指南
在金融数据分析、物联网监控等领域，我们经常需要计算时间序列数据的动态统计特征。传统的移动平均已不能满足复杂分析需求，而移动分位数（Rolling Quantile）能更敏锐地捕捉数据分布的变化。下面通过完整示例演示具体实现方法。一、为什么需要移动分位数？当分析股票价格波动时，我们可能想知道： - "过去20个交易日内，当前价格处于什么分位？" - "温度传感器数据最近1小时的中位数是多少？"这类问题就需要在滑动窗口内计算分位数。与固定分位数不同，移动分位数能反映数据分布的动态变化。二、核心方法：rolling() + quantile()pandas提供了完美的解决方案组合：python import pandas as pd import numpy as np生成示例数据（正态分布随机数）np.random.seed(42) data = pd.Series(np.random.normal(0, 1, 1000), index=pd.date_range('2023-01-01', periods=1000))计算20天窗口的50分位数（中...
2025年07月27日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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