polars.Expr.rolling_max

Expr.rolling_max(
    window_size: int,
    weights: list_[float] | None = None,
    *,
    min_samples: int | None = None,
    center: bool = False,
) → Expr

Применяет скользящий максимум к значениям этого массива.

Окно длиной window_size будет перемещаться по массиву. Значения, попавшие в это окно, могут (опционально) умножаться на веса, заданные вектором weights. Для полученных значений вычисляется максимум.

Окно для заданной строки включает саму строку и window_size - 1 предшествующих ей элементов.

движок:В памяти

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

Параметры:

window_size

Длина окна в количестве элементов.

weights

Необязательный срез той же длины, что и окно, значения которого будут поэлементно умножены на значения в окне.

min_samples

Количество значений в окне, которые не должны быть null, прежде чем будет вычислен результат. Если задано значение None (по умолчанию), оно будет равно window_size.

center

Размещает метки в центре окна.

Примечания

Если требуется вычислить несколько статистик агрегации для одного и того же динамического окна, рассмотрите возможность использования rolling — этот метод может кэшировать вычисление размера окна.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame({"A": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]})
>>> df.with_columns(
...     rolling_max=pl.col("A").rolling_max(window_size=2),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬─────────────┐
│ A   ┆ rolling_max │
│ --- ┆ ---         │
│ f64 ┆ f64         │
╞═════╪═════════════╡
│ 1.0 ┆ null        │
│ 2.0 ┆ 2.0         │
│ 3.0 ┆ 3.0         │
│ 4.0 ┆ 4.0         │
│ 5.0 ┆ 5.0         │
│ 6.0 ┆ 6.0         │
└─────┴─────────────┘

Задайте веса для умножения значений в окне:

>>> df.with_columns(
...     rolling_max=pl.col("A").rolling_max(
...         window_size=2, weights=[0.25, 0.75]
...     ),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬─────────────┐
│ A   ┆ rolling_max │
│ --- ┆ ---         │
│ f64 ┆ f64         │
╞═════╪═════════════╡
│ 1.0 ┆ null        │
│ 2.0 ┆ 1.5         │
│ 3.0 ┆ 2.25        │
│ 4.0 ┆ 3.0         │
│ 5.0 ┆ 3.75        │
│ 6.0 ┆ 4.5         │
└─────┴─────────────┘

Разместите значения по центру окна

>>> df.with_columns(
...     rolling_max=pl.col("A").rolling_max(window_size=3, center=True),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬─────────────┐
│ A   ┆ rolling_max │
│ --- ┆ ---         │
│ f64 ┆ f64         │
╞═════╪═════════════╡
│ 1.0 ┆ null        │
│ 2.0 ┆ 3.0         │
│ 3.0 ┆ 4.0         │
│ 4.0 ┆ 5.0         │
│ 5.0 ┆ 6.0         │
│ 6.0 ┆ null        │
└─────┴─────────────┘