用法:
Rolling.var(ddof=1, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)
計算滾動方差。
- 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。
- Series或DataFrame
返回類型與
np.float64
dtype 的原始對象相同。
參數:
返回:
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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- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.sem用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.mean用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.count用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.kurt用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.rank用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.corr用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Window.mean用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Window.std用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Window.sum用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.rolling.Window.var用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.expanding.Expanding.kurt用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.expanding.Expanding.sum用法及代碼示例
- Python pandas.core.window.expanding.Expanding.median用法及代碼示例
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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。