pandas.core.window.rolling.Rolling.mean

Rolling.mean(numeric_only=False, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)[source]

Вычисление скользящего среднего.

Параметры

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями.

Добавлена в версии 1.5.0.

*args

Для совместимости с NumPy и не повлияет на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

engine:str, по умолчанию None

• 'cython' : Выполняет операцию с использованием C-расширений из cython.

• 'numba' : Выполняет операцию с использованием JIT-компилированного кода из numba.

• None : По умолчанию использует 'cython' или глобальное значение compute.use_numba

  Добавлена в версии 1.3.0.

engine_kwargs:dict, по умолчанию None

• Для 'cython' движка не принимаются engine_kwargs

• 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 равно {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}

  Добавлена в версии 1.3.0.

**kwargs

Для совместимости с NumPy и не повлияет 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

pandas.Series.rolling

Вызов скользящего окна для данных Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов скользящего окна для DataFrame.

pandas.Series.mean

Агрегирование среднего для Series.

pandas.DataFrame.mean

Агрегирование среднего для DataFrame.

Примечания

См. Numba движок и Numba (JIT-компиляция) для расширенной документации и рекомендаций по производительности для numba движка.

Примеры

В следующих примерах показаны вычисления скользящего среднего с размерами окна два и три соответственно.

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s.rolling(2).mean()
0    NaN
1    1.5
2    2.5
3    3.5
dtype: float64

>>> s.rolling(3).mean()
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
dtype: float64