polars.Expr.rolling_median

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

Вычисляет скользящую медиану.

По массиву проходит окно длиной window_size. Значения в этом окне (необязательно) умножаются на веса, заданные вектором weights. Для полученных значений вычисляется медиана.

Окно в заданной строке включает саму строку и window_size - 1 предшествующих элементов.

движок:В памяти

Изменено в версии 1.21.0: Параметр min_periods переименован в min_samples.

Параметры:

window_size

Длина окна в количестве элементов.

weights

Необязательный срез той же длины, что и окно, который поэлементно умножается на значения в окне.

min_samples

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

center

Размещать 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_median=pl.col("A").rolling_median(window_size=2),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬────────────────┐
│ A   ┆ rolling_median │
│ --- ┆ ---            │
│ f64 ┆ f64            │
╞═════╪════════════════╡
│ 1.0 ┆ null           │
│ 2.0 ┆ 1.5            │
│ 3.0 ┆ 2.5            │
│ 4.0 ┆ 3.5            │
│ 5.0 ┆ 4.5            │
│ 6.0 ┆ 5.5            │
└─────┴────────────────┘

Задание весов для значений в каждом окне:

>>> df.with_columns(
...     rolling_median=pl.col("A").rolling_median(
...         window_size=2, weights=[0.25, 0.75]
...     ),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬────────────────┐
│ A   ┆ rolling_median │
│ --- ┆ ---            │
│ f64 ┆ f64            │
╞═════╪════════════════╡
│ 1.0 ┆ null           │
│ 2.0 ┆ 1.5            │
│ 3.0 ┆ 2.5            │
│ 4.0 ┆ 3.5            │
│ 5.0 ┆ 4.5            │
│ 6.0 ┆ 5.5            │
└─────┴────────────────┘

Центрирование значений в окне

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