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Python pandas.core.window.rolling.Rolling.mean用法及代码示例


用法:

Rolling.mean(*args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)

计算滚动平均值。

参数：

*args：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

engine：str，默认无

  • 'cython' ：通过 cython 的 C-extensions 运行操作。

  • 'numba' ：通过 numba 中的 JIT 编译代码运行操作。

  • None ：默认为 'cython' 或全局设置 compute.use_numba

engine_kwargs：字典，默认无

  • 对于'cython' 引擎，没有接受的engine_kwargs

  • 对于 'numba' 引擎，引擎可以接受 nopython 、 nogil 和 parallel 字典键。这些值必须是 True 或 False 。 'numba' 引擎的默认 engine_kwargs 是 {'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False}

**kwargs：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

返回：

Series或DataFrame

返回类型与 np.float64 dtype 的原始对象相同。

注意：

有关 Numba 引擎的扩展文档和性能注意事项，请参阅 Numba 引擎和 Numba(JIT 编译)。

例子：

下面的示例将分别显示窗口大小为 2 和 3 的滚动平均值计算。

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s.rolling(2).mean()
0    NaN
1    1.5
2    2.5
3    3.5
dtype:float64
>>> s.rolling(3).mean()
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
dtype:float64

相关用法


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.core.window.rolling.Rolling.mean。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。