Manipulación de Datos en Pandas y Polars - Fase 4.1: Cálculos Móviles y Detección de Tendencias🐼🐻❄️📊
- Brayan Neciosup
- 13 ago
- 1 Min. de lectura
Un cálculo móvil permite medir una métrica sobre una ventana de datos que se desplaza fila a fila. Es muy útil para series temporales, ventas acumuladas, promedios móviles o cualquier análisis que requiera ver un cambio progresivo.
En Pandas
Función base: .rolling()
Parámetros clave:
window → Cantidad de filas a considerar en cada cálculo.
min_periods → Mínimo de filas necesarias para el cálculo.
Funciones de agregación: .sum(), .mean(), .count(), .median().
Particionamiento: .groupby() antes del .rolling() y .reset_index() para reasignar.
En Polars
Funciones acumulativas: .cumsum(), .cummean().
Funciones de ventana móvil: .rolling_sum(), .rolling_mean() con window_size y min_samples.
Particionamiento: .over() para agrupar por columna antes del cálculo.
💡 Dato importante: La fila actual siempre se incluye en el cálculo móvil.
📊 El código y ejemplos visuales están disponibles en mi Repositorio-FundamentosPandasPolars.
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