pandas - 可变大小滚动窗口回归

Question

在 Pandas OLS 中，窗口大小是固定长度。如何根据索引而不是行数来设置窗口大小？

我有一个系列，其中每天有可变数量的观测值，并且我有 10 年的数据历史记录，因此我想在 1 年的滚动窗口上运行滚动 OLS。遍历每个日期有点太慢了，无论如何让它更快？这是数据的示例。

  Date     x      y
2008-1-2  10.0    2
2008-1-2  5.0     1
2008-1-3  7.0   1.5
2008-1-5  9.0   3.0
...
2013-5-30 11.0  2.5

我想要像 pandas.ols(df.y, df.x, window='1y') 这样简单的东西，而不是循环每一行，因为循环会很慢。

Answer 1

在 pandas 中有执行此操作的方法，请参阅文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/computation.html#computing-rolling-pairwise-correlations :

model = pandas.ols(y=df.y, x=df.x, window=250)

您只需提供您的周期是帧上的间隔数而不是“1y”。还有许多其他选项可能对您的数据有用。

所有滚动 ols 统计数据都在模型

model.beta.plot()

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