pandas.core.window.rolling.Rolling.cov

Rolling.cov(other=None, pairwise=None, ddof=1, numeric_only=False)[source]

Вычисление скользящей выборочной ковариации.

Параметры:

other:Series или DataFrame, необязательно

Если не указано, по умолчанию будет использоваться self, и будет получен парный результат.

pairwise:bool, по умолчанию None

Если False, то будут использоваться только совпадающие столбцы между self и other, и результат будет DataFrame. Если True, то будут вычислены все парные сочетания, и результат будет MultiIndexed DataFrame в случае входных данных DataFrame. В случае отсутствующих элементов будут использованы только полные парные наблюдения.

ddof:int, по умолчанию 1

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

numeric_only:bool, по умолчанию False

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

Новое в версии 1.5.0.

Возвращает:

Series или DataFrame

Тип возвращаемого значения совпадает с исходным объектом с типом данных np.float64.

См. также

pandas.Series.rolling

Вызов rolling с данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов rolling с DataFrame.

pandas.Series.cov

Агрегирование cov для Series.

pandas.DataFrame.cov

Агрегирование cov для DataFrame.

Примеры

>>> ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser2 = pd.Series([1, 4, 5, 8])
>>> ser1.rolling(2).cov(ser2)
0    NaN
1    1.5
2    0.5
3    1.5
dtype: float64