.apply()将二元numpy() lambda函数传递给pandas DataFrame的.expanding()窗口

.apply()是pandas库中的一个函数，用于将指定的函数应用于DataFrame的每一行或每一列。它可以接受一个lambda函数作为参数，lambda函数是一种匿名函数，通常用于简单的函数操作。

.expanding()是pandas库中的一个函数，用于创建一个扩展窗口对象，该对象可以应用于DataFrame的每一行或每一列。扩展窗口是一个可变大小的窗口，它从数据的起始位置开始，并随着数据的增加而扩展。

在给定的问答内容中，.apply()将二元numpy() lambda函数传递给pandas DataFrame的.expanding()窗口。这意味着我们可以使用.apply()函数将一个二元的numpy函数作为参数传递给.expanding()函数，并将其应用于DataFrame的每个扩展窗口。

这样做的一个应用场景是计算每个窗口的滚动统计量，例如移动平均值、移动总和等。通过使用.apply()函数和.expanding()函数，我们可以方便地在DataFrame的每个窗口上执行自定义的计算操作。

以下是一个示例代码，演示了如何使用.apply()函数将一个二元的numpy函数传递给.expanding()窗口，并计算每个窗口的移动平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个二元的numpy函数，计算两个数的平均值
avg_func = np.mean

# 使用.apply()函数将avg_func传递给.expanding()窗口，并计算每个窗口的移动平均值
df['Moving Average'] = df['A'].expanding().apply(lambda x: avg_func(x))

print(df)

输出结果为：

   A   B  Moving Average
0  1   6             1.0
1  2   7             1.5
2  3   8             2.0
3  4   9             2.5
4  5  10             3.0

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame。然后，我们定义了一个二元的numpy函数avg_func，用于计算两个数的平均值。接下来，我们使用.apply()函数将avg_func传递给df['A'].expanding()窗口，并将计算结果存储在新的'Moving Average'列中。最后，我们打印输出了DataFrame的内容。

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