pandas.core.window.rolling.Rolling.apply

Rolling.apply(func, raw=False, engine=None, engine_kwargs=None, args=None, kwargs=None)[source]

Вычисление скользящей пользовательской агрегирующей функции.

Параметры

func:функция

Должна возвращать единственное значение из входного массива ndarray, если raw=True, или единственное значение из Series, если raw=False. Также может принимать функцию Numba JIT с engine='numba' указанным.

Изменено в версии 1.0.0.

raw:bool, по умолчанию False

• False : передает каждую строку или столбец в функцию как Series.

• True : переданная функция будет получать объекты ndarray вместо этого. Если вы просто применяете функцию сокращения NumPy, это позволит значительно улучшить производительность.

engine:строка, по умолчанию None

• 'cython' : Выполняет скользящее применение через C-расширения из cython.

• 'numba' : Выполняет скользящее применение через JIT-скомпилированный код из numba. Доступно только тогда, когда raw установлено в True.

• None : По умолчанию 'cython' или глобальная настройка compute.use_numba

  Добавлен в версии 1.0.0.

engine_kwargs:словарь, по умолчанию None

• Для 'cython' движка принятых engine_kwargs нет.

• Для 'numba' движка движок может принимать nopython, nogil и parallel ключи словаря. Значения должны быть либо True или False. Значение по умолчанию engine_kwargs для 'numba' движка {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False} и будет применяться как к func , так и к apply агрегированию.

  Добавлен в версии 1.0.0.

args:кортеж, по умолчанию None

Позиционные аргументы, которые нужно передать в func.

kwargs:словарь, по умолчанию None

Ключевые аргументы, которые нужно передать в func.

Возвращает

Series или DataFrame

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

См. также

pandas.Series.rolling

Вызов rolling со данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов rolling с DataFrame.

pandas.Series.apply

Агрегирующее применение для Series.

pandas.DataFrame.apply

Агрегирующее применение для DataFrame.