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Python pandas.Series.expanding用法及代码示例


用法:

Series.expanding(min_periods=1, center=None, axis=0, method='single')

提供扩展窗口计算。

参数：

min_periods：整数，默认 1

具有值所需的窗口中的最小观察数；否则，结果为 np.nan 。

center：布尔值，默认为 False

如果为 False，则将窗口标签设置为窗口索引的右边。

如果为 True，则将窗口标签设置为窗口索引的中心。

axis：int 或 str，默认为 0

如果 0 或 'index' ，滚动行。

如果 1 或 'columns' ，滚动列。

method：str {‘single’, ‘table’}，默认 ‘single’

对单个列或行 ('single') 或整个对象 ('table') 执行滚动操作。

此参数仅在方法调用中指定engine='numba' 时实现。

返回：

Expanding 子类

注意：

有关更多使用细节和示例，请参阅窗口操作。

例子：

>>> df = pd.DataFrame({"B":[0, 1, 2, np.nan, 4]})
>>> df
     B
0  0.0
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  4.0

min_periods

计算值所需的 1 对 3 个观察值的扩展总和。

>>> df.expanding(1).sum()
     B
0  0.0
1  1.0
2  3.0
3  3.0
4  7.0
>>> df.expanding(3).sum()
     B
0  NaN
1  NaN
2  3.0
3  3.0
4  7.0

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.expanding。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。