polars.Expr.cumulative_eval

Expr.cumulative_eval(
    expr: Expr,
    *,
    min_samples: int = 1,
) → Expr

Выполняет выражение в скользящем окне, которое увеличивается на 1 слот на каждой итерации.

движок:В оперативной памятиЧастично потоковый

Предупреждение

Эта функциональность считается нестабильной. Она может быть изменена в любой момент без того, чтобы это считалось критическим изменением.

Изменено в версии 1.21.0: Параметр min_periods был переименован в min_samples.

Параметры:

expr

Выражение для вычисления

min_samples

Количество допустимых значений, которое должно быть в окне до вычисления выражения. допустимые значения = length - null_count

Предупреждение

Это может быть очень медленно, поскольку сложность может составлять O(n^2). Не используйте это для операций, которые проходят по всем элементам.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame({"values": [1, 2, 3, 4, 5]})
>>> df.select(
...     [
...         pl.col("values").cumulative_eval(
...             pl.element().first() - pl.element().last() ** 2
...         )
...     ]
... )
shape: (5, 1)
┌────────┐
│ values │
│ ---    │
│ i64    │
╞════════╡
│ 0      │
│ -3     │
│ -8     │
│ -15    │
│ -24    │
└────────┘