polars.Expr.rolling_var

Expr.rolling_var(
    window_size: int,
    weights: list_[float] | None = None,
    *,
    min_samples: int | None = None,
    center: bool = False,
    ddof: int = 1,
) → Expr

Вычислить скользящую дисперсию.

Окно длиной window_size будет проходить по массиву. Значения в этом окне будут (необязательно) умножены на веса, заданные вектором weights. Полученные значения будут агрегированы для вычисления дисперсии. Веса нормализуются так, чтобы их сумма равнялась 1.

Окно в заданной строке будет включать 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. После нормализации до суммы 1 он будет поэлементно умножен на значения в окне.

min_samples

Количество ненулевых значений в окне, необходимое для вычисления результата. Если задано значение None (по умолчанию), оно будет равно window_size.

center

Разместить метки в центре окна.

ddof

«Число степеней свободы»: делитель для окна длиной N равен N - ddof

Примечания

Если вы хотите вычислить несколько агрегатных статистик по одному и тому же динамическому окну, 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_var=pl.col("A").rolling_var(window_size=2),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬─────────────┐
│ A   ┆ rolling_var │
│ --- ┆ ---         │
│ f64 ┆ f64         │
╞═════╪═════════════╡
│ 1.0 ┆ null        │
│ 2.0 ┆ 0.5         │
│ 3.0 ┆ 0.5         │
│ 4.0 ┆ 0.5         │
│ 5.0 ┆ 0.5         │
│ 6.0 ┆ 0.5         │
└─────┴─────────────┘

Укажите веса для умножения значений в окне:

>>> df.with_columns(
...     rolling_var=pl.col("A").rolling_var(
...         window_size=2, weights=[0.25, 0.75]
...     ),
... )
shape: (6, 2)
┌─────┬─────────────┐
│ A   ┆ rolling_var │
│ --- ┆ ---         │
│ f64 ┆ f64         │
╞═════╪═════════════╡
│ 1.0 ┆ null        │
│ 2.0 ┆ 0.1875      │
│ 3.0 ┆ 0.1875      │
│ 4.0 ┆ 0.1875      │
│ 5.0 ┆ 0.1875      │
│ 6.0 ┆ 0.1875      │
└─────┴─────────────┘

Разместите значения в центре окна

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