pandas.core.window.rolling.Rolling.mean

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

Вычисление скользящего среднего.

Параметры:

numeric_only:bool, по умолчанию False

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

Введено в версии 1.5.0.

engine:str, по умолчанию None

• 'cython' : Выполняет операцию с помощью расширений C из cython.

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

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

  Введено в версии 1.3.0.

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}

  Введено в версии 1.3.0.

Возвращаемое значение:

Series или DataFrame

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

См. также

pandas.Series.rolling

Вызов rolling с данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов rolling с DataFrame.

pandas.Series.mean

Агрегирование среднего для Series.

pandas.DataFrame.mean

Агрегирование среднего для DataFrame.

Примечания

См. Движок Numba и Numba (JIT-компиляция) для подробной документации и соображений по производительности для движка Numba.

Примеры

Ниже приведены примеры расчета 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