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


用法:

Rolling.std(ddof=1, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)

计算滚动标准偏差。

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。

enginestr,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 nopythonnogilparallel 字典键。这些值必须是 TrueFalse'numba' 引擎的默认 engine_kwargs{'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

Series.std() 中使用的默认 ddof 为 1 与 numpy.std() 中的默认 ddof 为 0 不同。

滚动计算至少需要一个周期。

该实现容易受到浮点不精度的影响,如下例所示。

例子

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])
>>> s.rolling(3).std()
0             NaN
1             NaN
2    5.773503e-01
3    1.000000e+00
4    1.000000e+00
5    1.154701e+00
6    2.580957e-08
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.std。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。