dask_expr._rolling.Rolling.var

dask_expr._rolling.Rolling.var

Rolling.var()[源代码]

计算滚动方差。

此文档字符串是从 pandas.core.window.rolling.Rolling.var 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

参数
ddofint, 默认值为 1 （Dask 中不支持）

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

仅数值bool, 默认 False (Dask 中不支持)

仅包含浮点数、整数、布尔类型的列。

1.5.0 新版功能.

引擎str, 默认 None (Dask 中不支持)

  • 'cython' : 通过cython的C扩展运行操作。

  • 'numba' : 通过来自 numba 的 JIT 编译代码运行操作。

  • None : 默认为 'cython' 或全局设置 compute.use_numba

    1.4.0 新版功能.

engine_kwargsdict, 默认 None (Dask 中不支持)

  • 对于 'cython' 引擎，没有接受的 engine_kwargs

  • 对于 'numba' 引擎，该引擎可以接受 nopython、nogil 和 parallel 字典键。这些值必须是 True 或 False。'numba' 引擎的默认 engine_kwargs 是 {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}。

    1.4.0 新版功能.

返回
Series 或 DataFrame

返回类型与原始对象相同，具有 np.float64 数据类型。

参见

numpy.var

NumPy 数组的等效方法。

pandas.Series.rolling

调用带有 Series 数据的 rolling。

pandas.DataFrame.rolling

使用 DataFrames 调用 rolling。

pandas.Series.var

聚合 Series 的 var

pandas.DataFrame.var

聚合 DataFrame 的 var

注释

在 Series.var() 中使用的默认 ddof 值为 1，这与 numpy.var() 中默认的 ddof 值 0 不同。

滚动计算至少需要一个周期。

示例

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])  
>>> s.rolling(3).var()  
0         NaN
1         NaN
2    0.333333
3    1.000000
4    1.000000
5    1.333333
6    0.000000
dtype: float64

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