Python代码示例：使用recent_move_feature()检测最近的移动特征

下面是一个使用recent_move_feature()函数的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def recent_move_feature(data: pd.DataFrame, window_size: int, feature_cols: list):
    """
    计算最近移动特征
    
    参数：
    data: 包含待计算特征的数据的DataFrame
    window_size: 移动窗口大小
    feature_cols: 需要计算特征的列名列表
    
    返回：
    feature_data: 包含最近移动特征的DataFrame
    """
    feature_data = data.copy()
    for col in feature_cols:
        # 计算移动平均值
        feature_data[f'{col}_mean'] = data[col].rolling(window_size).mean()
        # 计算移动最大值
        feature_data[f'{col}_max'] = data[col].rolling(window_size).max()
        # 计算移动最小值
        feature_data[f'{col}_min'] = data[col].rolling(window_size).min()
        # 计算移动标准差
        feature_data[f'{col}_std'] = data[col].rolling(window_size).std()
        # 计算移动最大值与最小值的差值
        feature_data[f'{col}_range'] = feature_data[f'{col}_max'] - feature_data[f'{col}_min']
        # 计算移动均值与当前值的差值
        feature_data[f'{col}_diff'] = feature_data[col] - feature_data[f'{col}_mean']
    
    return feature_data

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=20),
    'value1': np.random.randn(20),
    'value2': np.random.randn(20),
    'value3': np.random.randn(20)
})

# 调用recent_move_feature()函数计算最近移动特征，窗口大小为3，计算特征的列为'value1'和'value2'
window_size = 3
feature_cols = ['value1', 'value2']
feature_data = recent_move_feature(data, window_size, feature_cols)

# 打印计算结果
print(feature_data)

在上述示例代码中，首先定义了一个recent_move_feature()函数，该函数接受一个数据DataFrame、窗口大小和要计算特征的列名列表作为参数。该函数通过使用rolling()函数和不同的聚合函数来计算每个特征的移动平均值、移动最大值、移动最小值、移动标准差、移动最大值与最小值的差值以及移动均值与当前值的差值。然后，通过复制原始数据DataFrame并添加这些新计算的特征列来生成包含最近移动特征的DataFrame。最后，将生成的最近移动特征数据打印出来。