pandas.core.window.rolling.Rolling.std

Rolling.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. Разделитель, используемый в расчетах, равен N - ddof, где N представляет количество элементов.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только столбцы с плавающей запятой, целыми числами, булевыми значениями.

Добавлен 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 помощью C-расширений из cython.

• 'numba' : Выполняет операцию с помощью скомпилированного JIT-кода из numba.

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

  Добавлен в версии 1.4.0.

engine_kwargs:dict, по умолчанию None

• Для 'cython' движка нет принятых engine_kwargs

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

  Добавлен в версии 1.4.0.

**kwargs

Для совместимости с NumPy и не повлияет на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

Возвращаемое значение

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.rolling

Вызов скользящего окна для данных Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов скользящего окна для DataFrame.

pandas.Series.std

Агрегирование std для Series.

pandas.DataFrame.std

Агрегирование std для DataFrame.

Примечания

По умолчанию ddof значение 1, используемое в Series.std(), отличается от значения по умолчанию ddof 0 в numpy.std().

Для расчета скользящего окна требуется минимум один период.

Примеры

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])
>>> s.rolling(3).std()
0         NaN
1         NaN
2    0.577350
3    1.000000
4    1.000000
5    1.154701
6    0.000000
dtype: float64