Окно
Объекты скользящего окна возвращаются вызовами .rolling: pandas.DataFrame.rolling(), pandas.Series.rolling() и т. д. Объекты расширяющегося окна возвращаются вызовами .expanding: pandas.DataFrame.expanding(), pandas.Series.expanding() и т. д. Объекты EWM возвращаются вызовами .ewm: pandas.DataFrame.ewm(), pandas.Series.ewm() и т. д.
Стандартные функции скользящего окна
Rolling.count(self) | Количество наблюдений без значений NaN в окне. |
Rolling.sum(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление суммы значений в заданном DataFrame или Series. |
Rolling.mean(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление среднего значения значений в окне. |
Rolling.median(self, \*\*kwargs) | Вычисление медианы значений в окне. |
Rolling.var(self[, ddof]) | Вычисление несмещённой дисперсии в окне. |
Rolling.std(self[, ddof]) | Вычисление стандартного отклонения в окне. |
Rolling.min(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление минимального значения в окне. |
Rolling.max(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление максимального значения в окне. |
Rolling.corr(self[, other, pairwise]) | Вычисление корреляции в окне. |
Rolling.cov(self[, other, pairwise, ddof]) | Вычисление выборочной ковариации в окне. |
Rolling.skew(self, \*\*kwargs) | Вычисление несмещённого эксцесса в окне. |
Rolling.kurt(self, \*\*kwargs) | Вычисление несмещённого эксцесса в окне. |
Rolling.apply(self, func[, raw, args, kwargs]) | Функция применения функции в окне. |
Rolling.aggregate(self, arg, \*args, \*\*kwargs) | Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси. |
Rolling.quantile(self, quantile[, interpolation]) | Вычисление квантиля в окне. |
Window.mean(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление среднего значения в окне. |
Window.sum(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление суммы значений в окне. |
Стандартные функции расширяющегося окна
Expanding.count(self, \*\*kwargs) | Количество наблюдений без значений NaN в окне. |
Expanding.sum(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление суммы значений в DataFrame или Series. |
Expanding.mean(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление среднего значения значений. |
Expanding.median(self, \*\*kwargs) | Вычисление медианы значений. |
Expanding.var(self[, ddof]) | Вычисление несмещённой дисперсии. |
Expanding.std(self[, ddof]) | Вычисление стандартного отклонения. |
Expanding.min(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление минимального значения. |
Expanding.max(self, \*args, \*\*kwargs) | Вычисление максимального значения. |
Expanding.corr(self[, other, pairwise]) | Вычисление корреляции. |
Expanding.cov(self[, other, pairwise, ddof]) | Вычисление выборочной ковариации. |
Expanding.skew(self, \*\*kwargs) | Вычисление несмещённого эксцесса. |
Expanding.kurt(self, \*\*kwargs) | Вычисление несмещённого эксцесса. |
Expanding.apply(self, func[, raw, args, kwargs]) | Функция применения функции. |
Expanding.aggregate(self, arg, \*args, …) | Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси. |
Expanding.quantile(self, quantile[, …]) | Вычисление квантиля. |
Функции экспоненциально взвешенного скользящего окна
EWM.mean(self, \*args, \*\*kwargs) | Экспоненциально взвешенное скользящее среднее. |
EWM.std(self[, bias]) | Экспоненциально взвешенное скользящее стандартное отклонение. |
EWM.var(self[, bias]) | Экспоненциально взвешенное скользящее среднее квадратичное отклонение. |
EWM.corr(self[, other, pairwise]) | Экспоненциально взвешенная выборочная корреляция. |
EWM.cov(self[, other, pairwise, bias]) | Экспоненциально взвешенная выборочная ковариация. |
