Окно

pandas.api.typing.Rolling экземпляры возвращаются вызовами .rolling: pandas.DataFrame.rolling() и pandas.Series.rolling(). pandas.api.typing.Expanding экземпляры возвращаются вызовами .expanding: pandas.DataFrame.expanding() и pandas.Series.expanding(). pandas.api.typing.ExponentialMovingWindow экземпляры возвращаются вызовами .ewm: pandas.DataFrame.ewm() и pandas.Series.ewm().

Функции скользящего окна

`Rolling.count`([numeric_only])	Вычислить скользящий подсчёт не-NaN значений.
`Rolling.sum`([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую сумму.
`Rolling.mean`([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящее среднее.
`Rolling.median`([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую медиану.
`Rolling.var`([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую дисперсию.
`Rolling.std`([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящее стандартное отклонение.
`Rolling.min`([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящий минимум.
`Rolling.max`([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящий максимум.
`Rolling.corr`([other, pairwise, ddof, ...])	Вычислить скользящую корреляцию.
`Rolling.cov`([other, pairwise, ddof, ...])	Вычислить скользящую выборочную ковариацию.
`Rolling.skew`([numeric_only])	Вычислить скользящую несмещённую асимметрию.
`Rolling.kurt`([numeric_only])	Вычислить скользящую куртоз по определению Фишера без смещения.
`Rolling.apply`(func[, raw, engine, ...])	Вычислить скользящую пользовательскую агрегирующую функцию.
`Rolling.aggregate`(func, args, *kwargs)	Агрегация с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
`Rolling.quantile`(q[, interpolation, ...])	Вычислить скользящее квантиль.
`Rolling.sem`([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящую стандартную ошибку среднего.
`Rolling.rank`([method, ascending, pct, ...])	Вычислить скользящий ранг.

Взвешенные функции окон

`Window.mean`([numeric_only])	Вычислить скользящее взвешенное среднее окна.
`Window.sum`([numeric_only])	Вычислить скользящую взвешенную сумму окна.
`Window.var`([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящую взвешенную дисперсию окна.
`Window.std`([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящее взвешенное стандартное отклонение окна.

Функции расширяющегося окна

`Expanding.count`([numeric_only])	Вычисление расширяющегося подсчёта наблюдений, не равных NaN.
`Expanding.sum`([numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющейся суммы.
`Expanding.mean`([numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющегося среднего значения.
`Expanding.median`([numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющейся медианы.
`Expanding.var`([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющейся дисперсии.
`Expanding.std`([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющегося стандартного отклонения.
`Expanding.min`([numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющегося минимума.
`Expanding.max`([numeric_only, engine, ...])	Вычисление расширяющегося максимума.
`Expanding.corr`([other, pairwise, ddof, ...])	Вычисление расширяющейся корреляции.
`Expanding.cov`([other, pairwise, ddof, ...])	Вычисление расширяющейся выборочной ковариации.
`Expanding.skew`([numeric_only])	Вычисление расширяющейся несмещённой асимметрии.
`Expanding.kurt`([numeric_only])	Вычисление расширяющейся эксцесса по определению Фишера без смещения.
`Expanding.apply`(func[, raw, engine, ...])	Вычисление расширяющейся пользовательской функции агрегирования.
`Expanding.aggregate`(func, args, *kwargs)	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
`Expanding.quantile`(q[, interpolation, ...])	Вычисление расширяющегося квантиля.
`Expanding.sem`([ddof, numeric_only])	Вычисление расширяющейся стандартной ошибки среднего.
`Expanding.rank`([method, ascending, pct, ...])	Вычисление расширяющегося ранга.

Функции экспоненциально взвешенного окна

`ExponentialMovingWindow.mean`([numeric_only, ...])	Вычисление среднего значения ewm (экспоненциально взвешенного момента).
`ExponentialMovingWindow.sum`([numeric_only, ...])	Вычисление суммы ewm (экспоненциально взвешенного момента).
`ExponentialMovingWindow.std`([bias, numeric_only])	Вычисление стандартного отклонения ewm (экспоненциально взвешенного момента).
`ExponentialMovingWindow.var`([bias, numeric_only])	Вычисление дисперсии ewm (экспоненциально взвешенного момента).
`ExponentialMovingWindow.corr`([other, ...])	Вычисление выборочной корреляции ewm (экспоненциально взвешенного момента).
`ExponentialMovingWindow.cov`([other, ...])	Вычисление выборочной ковариации ewm (экспоненциально взвешенного момента).

Индексатор окон

Базовый класс для определения пользовательских границ окна.

`api.indexers.BaseIndexer`([index_array, ...])	Базовый класс для вычисления границ окон.
`api.indexers.FixedForwardWindowIndexer`([...])	Создаёт границы окон фиксированной длины, включающие текущую строку.
`api.indexers.VariableOffsetWindowIndexer`([...])	Вычисляет границы окна на основе нефиксированного смещения, например, BusinessDay.

© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/2.2.2/reference/window.html