pandas.core.window.expanding.Expanding.std

Expanding.std(ddof=1, numeric_only=False, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)[source]

Вычисление скользящего стандартного отклонения.

Параметры

ddof:int, по умолчанию 1

Delta Degrees of Freedom. Знаменатель, используемый в расчётах, равен N - ddof, где N представляет количество элементов.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только числовые (float, int, boolean) столбцы.

В версии 1.5.0.

*args

Для совместимости с NumPy, не влияет на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

engine:str, по умолчанию None

• 'cython' : Использует C-расширения из cython.

• 'numba' : Использует JIT-компилированный код из numba.

• None : По умолчанию 'cython' или глобально установлено compute.use_numba.

  В версии 1.4.0.

engine_kwargs:dict, по умолчанию None

• Для 'cython' движка, нет допустимых engine_kwargs.

• Для 'numba' движка, движок может принимать nopython, nogil и parallel ключи словаря. Значения должны быть либо True, либо False. Значение по умолчанию engine_kwargs для 'numba' движка - {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}.

  В версии 1.4.0.

**kwargs

Для совместимости с NumPy, не влияет на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

Возвращает

Series или DataFrame

Тип возвращаемого значения такой же, как у исходного объекта, с типом данных np.float64.

См. также

numpy.std

Эквивалентный метод для массива NumPy.

pandas.Series.expanding

Вызов expanding с данными Series.

pandas.DataFrame.expanding

Вызов expanding с DataFrame.

pandas.Series.std

Агрегирование std для Series.

pandas.DataFrame.std

Агрегирование std для DataFrame.

Примечания

Значение по умолчанию ddof для Series.std() (1) отличается от значения по умолчанию ddof для numpy.std() (0).

Для расчета скользящего стандартного отклонения требуется как минимум один период.

Примеры

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])

>>> s.expanding(3).std()
0         NaN
1         NaN
2    0.577350
3    0.957427
4    0.894427
5    0.836660
6    0.786796
dtype: float64