如何將數據幀的 5 列合並為新數據幀的一長列？

Question

我有一個數據BaseResult ，其中包含 41 年的每日溫度數據（41 行 x 365 列），其中行代表年，列代表天。 我想將每天居中的每 5 列合並為一個長列，以便我有一個新的數據RollingPercentile ，即（200 行 x 365 列）。 這里 Jan 03 的列將包含 Jan 01-05 的數據，Jan 04 的列將包含 Jan 02-06 的數據等。到目前為止，我只能水平合並列，即一列中的 3 個值一列更長的列，數據是 3 倍。

source_col_loc=BaseResult.columns.get_loc('01-01')
BaseResult['01-01']=BaseResult.iloc[:,source_col_loc+1:source_col_loc+4].apply(
    lambda x: ",".join(x.astype(str)),axis=1)

我怎樣才能做到這一點，以便它們垂直合並，以便我可以遍歷整個數據框？ 我的最終目標是通過執行Percentile90=RollingPercentile.percentile(0.9)計算包含以索引日為中心的 5 天數據的每列的第 90 個百分位數，以便最終得到 365 個值的數組。

Answer 1

使用 Windows 執行計算

滾動百分位數聚合多行數據以獲取值。

df.rolling(window=window, min_periods=min_periods).quantile(perc)

df.rolling(window=window, min_periods=min_periods).mean()

df.rolling(window=window, min_periods=min_periods).std()

df1.rolling(window=window, min_periods=min_periods).apply(lambda x: 
stats.linregress(x, df2), raw=False)

這些是您可以應用的一些窗口和滾動聚合類型