polars.Series.cumulative_eval

Series.cumulative_eval(
    expr: Expr,
    *,
    min_samples: int = 1,
    parallel: bool = False,
) → Series

Выполняет выражение над скользящим окном, которое на каждой итерации увеличивается на один 1.

Предупреждение

Эта функциональность считается нестабильной. Она может измениться в любой момент без объявления такого изменения нарушающим обратную совместимость.

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, прежде чем будет вычислено выражение. допустимые значения = length - null_count

parallel

Выполнять параллельно. Не используйте этот параметр в группировке или другой операции, которая уже активно использует параллельные вычисления.

Предупреждение

Это может работать очень медленно, так как сложность может составлять O(n^2). Не используйте это для операций, которые обходят все элементы.

Примеры

>>> s = pl.Series("values", [1, 2, 3, 4, 5])
>>> s.cumulative_eval(pl.element().first() - pl.element().last() ** 2)
shape: (5,)
Series: 'values' [i64]
[
    0
    -3
    -8
    -15
    -24
]