Seaborn tsplot 窗口估计器

Question

我想做一个 tsplot，其中估计器是一个窗口函数，类似于滚动平均值而不是平均值。理想情况下，我想将滚动均值函数作为 tsplot() 的 estimator 参数传递，但将各个时间点传递给该估计器。所以，我似乎无法对数据进行预处理。

对吗？我在这里忽略了一个好的方法吗？

Answer 1

我想我不太明白你想做什么，但是 tsplot 中用来计算置信区间的 bootstrap 函数得到了整个数组 axis=0，然后在减少过度操作之前对数组的行重新采样。所以这似乎有效：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.cumsum(np.random.randn(25, 40), axis=1)
sns.tsplot(data=data)

def rolling_mean(data, axis=0):
    return pd.rolling_mean(data, 4, axis=1).mean(axis=axis)

sns.tsplot(data=data, estimator=rolling_mean)

Seaborn tsplot 窗口估计器

Seaborn tsplot windowed estimators

plot

time-series

seaborn