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


用法:

Rolling.sem(ddof=1, *args, **kwargs)

计算平均值的滚动标准误差。

参数：

ddof：整数，默认 1

Delta 自由度。计算中使用的除数是 N - ddof ，其中 N 表示元素的数量。

*args：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

**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：

计算至少需要一个周期。

例子：

>>> s = pd.Series([0, 1, 2, 3])
>>> s.rolling(2, min_periods=1).sem()
0         NaN
1    0.707107
2    0.707107
3    0.707107
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.sem。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。