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Python pandas.core.window.expanding.Expanding.var用法及代碼示例


用法:

Expanding.var(ddof=1, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)

計算擴展方差。

參數：

ddof：整數，默認 1

Delta 自由度。計算中使用的除數是 N - ddof ，其中 N 表示元素的數量。

*args：

為了 NumPy 的兼容性，不會對結果產生影響。

engine：str，默認無

  • 'cython' ：通過 cython 的 C-extensions 運行操作。

  • 'numba' ：通過 numba 中的 JIT 編譯代碼運行操作。

  • None ：默認為 'cython' 或全局設置 compute.use_numba

engine_kwargs：字典，默認無

  • 對於'cython' 引擎，沒有接受的engine_kwargs

  • 對於 'numba' 引擎，引擎可以接受 nopython 、 nogil 和 parallel 字典鍵。這些值必須是 True 或 False 。 'numba' 引擎的默認 engine_kwargs 是 {'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False}

**kwargs：

為了 NumPy 的兼容性，不會對結果產生影響。

返回：

Series或DataFrame

返回類型與 np.float64 dtype 的原始對象相同。

注意：

Series.var() 中使用的默認 ddof 為 1 與 numpy.var() 中的默認 ddof 為 0 不同。

滾動計算至少需要一個周期。

例子：

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])
>>> s.expanding(3).var()
0         NaN
1         NaN
2    0.333333
3    0.916667
4    0.800000
5    0.700000
6    0.619048
dtype:float64

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注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.window.expanding.Expanding.var。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。