如何在Pandas身上进行滚动回归

Question

我有以下代码（它不是有效的，因为它是在一个循环中）

from scipy.stats import linregress

results =[]

for pos in range(126, len(data)) :
        results.append(linregress(data.a.iloc[(pos-126):pos], data.b.iloc[(pos-126):pos])[0])

如何以更有效的形式重写此代码？是否可以进行滚动申请

非常感谢

Answer 1

所以我最终在一个循环中完成了这项工作，而不是最好的解决方案。显然，这不是一个好的解决方案，尽管它是有效的

还有更好的主意吗

grouped = full_sample.groupby('ID')

df = pd.DataFrame()
for name, group in grouped:
    a=[]
    if len(group) > 126:
        for pos in range(126, len(group)) :
            a.append(linregress(group.x.iloc[(pos-126):pos], group.y.iloc[(pos-126):pos])[0])
        data= pd.DataFrame(a, index= (group.index.get_level_values(0).unique())[126:] ).assign(ID=name).set_index('ID', append=True)
df.append(data)

谢谢