pandas.core.window.rolling.Rolling.var

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

Вычисление скользящей дисперсии.

Параметры

ddof:int, по умолчанию 1

Delta Degrees of Freedom. Делитель, используемый в расчетах, равен N - ddof, где N — количество элементов.

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, не оказывает влияния 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 установленное значение compute.use_numba

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

  Добавлена в версии 1.4.0.

**kwargs

Для совместимости с NumPy, не оказывает влияния на результат.

Устарело начиная с версии 1.5.0.

Возвращает

Серия или DataFrame

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

См. также

numpy.var

Эквивалентный метод для массива NumPy.

pandas.Series.rolling

Вызов скользящего окна с данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов скользящего окна с данными DataFrame.

pandas.Series.var

Агрегирование var для Series.

pandas.DataFrame.var

Агрегирование var для DataFrame.

Примечания

Значение по умолчанию ddof 1, используемое в Series.var(), отличается от значения по умолчанию ddof 0 в numpy.var().

Для расчета скользящего окна требуется минимум один период.

Примеры

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])
>>> s.rolling(3).var()
0         NaN
1         NaN
2    0.333333
3    1.000000
4    1.000000
5    1.333333
6    0.000000
dtype: float64