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Python pandas.core.window.rolling.Rolling.var用法及代碼示例


用法:

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

計算滾動方差。

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。

enginestr,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 nopythonnogilparallel 字典鍵。這些值必須是 TrueFalse'numba' 引擎的默認 engine_kwargs{'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。

該實現容易受到浮點不精度的影響,如下例所示。

例子

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])
>>> s.rolling(3).var()
0             NaN
1             NaN
2    3.333333e-01
3    1.000000e+00
4    1.000000e+00
5    1.333333e+00
6    6.661338e-16
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.rolling.Rolling.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。