pandas - 可変サイズのローリングウィンドウ回帰

Question

Pandas OLS では、ウィンドウサイズは固定長です。行数ではなくインデックスに基づいてウィンドウサイズを設定するにはどうすればよいですか?

1 日あたりの観測数が変動するシリーズがあり、10 年間のデータ履歴があるため、1 年間のローリングウィンドウでローリング OLS を実行したいと考えています。各日付のループは少し遅すぎますが、高速化するには? これがデータの例です。

  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

pandas.ols(df.y, df.x, window='1y')ループの実行が遅くなるため、各行をループするのではなく、のような単純なものが必要です。

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

期間は、「1y」ではなく、フレームの間隔の数であると指定するだけです。また、データに役立つ多くの追加オプションもあります。

すべてのローリング ols 統計がモデルにある

model.beta.plot()

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