polars.Series.rolling_min_by
-
Вычисляет скользящий минимум на основе другого ряда.
Предупреждение
Эта функциональность считается нестабильной. Она может быть изменена в любой момент без того, чтобы это считалось нарушающим обратную совместимость изменением.
Для столбца
byтипа<t_0, t_1, ..., t_n>значениеclosed="right"(по умолчанию) означает, что окна будут следующими:- (t_0 - window_size, t_0]
- (t_1 - window_size, t_1]
- …
- (t_n - window_size, t_n]
- Параметры:
-
- by
-
Должен иметь тип данных
DateTime,Date,UInt64,UInt32,Int64илиInt32(обратите внимание, что для целочисленных типов необходимо использовать'i'вwindow size). - window_size
-
Длина окна. Может быть динамическим временным интервалом, заданным объектом timedelta, или строкой следующего формата:
- 1ns (1 наносекунда)
- 1us (1 микросекунда)
- 1ms (1 миллисекунда)
- 1s (1 секунда)
- 1m (1 минута)
- 1h (1 час)
- 1d (1 календарный день)
- 1w (1 календарная неделя)
- 1mo (1 календарный месяц)
- 1q (1 календарный квартал)
- 1y (1 календарный год)
- 1i (1 индексный элемент)
Под «календарным днём» подразумевается соответствующее время следующего дня (который может длиться не 24 часа из-за перехода на летнее время; в неоднозначных случаях мы следуем RFC-5545 и сохраняем признак DST fold исходной даты и времени). То же относится к «календарной неделе», «календарному месяцу», «календарному кварталу» и «календарному году».
- min_samples
-
Количество значений в окне, которые не должны быть null, прежде чем будет вычислен результат.
-
closed{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘none’} -
Определяет, какие границы временного интервала включаются; по умолчанию —
'right'.
Примечания
Если нужно вычислить несколько статистик агрегации для одного и того же динамического окна, рассмотрите возможность использования
rolling— этот метод может кэшировать вычисление размера окна.Примеры
Создайте ряд со значением индекса строки
>>> from datetime import timedelta, datetime >>> start = datetime(2001, 1, 1) >>> stop = datetime(2001, 1, 2) >>> s = pl.Series("index", range(25)) >>> s shape: (25,) Series: 'index' [i64] [ 0 1 2 3 4 … 20 21 22 23 24 ]Создайте другой ряд для применения маски окна:
>>> d = pl.Series("date", pl.datetime_range(start, stop, "1h", eager=True)) >>> d shape: (25,) Series: 'date' [datetime[μs]] [ 2001-01-01 00:00:00 2001-01-01 01:00:00 2001-01-01 02:00:00 2001-01-01 03:00:00 2001-01-01 04:00:00 … 2001-01-01 20:00:00 2001-01-01 21:00:00 2001-01-01 22:00:00 2001-01-01 23:00:00 2001-01-02 00:00:00 ]Вычислите скользящий минимум с временными окнами из второго ряда, закрытыми справа:
>>> s.rolling_min_by(d, "3h") shape: (25,) Series: 'index' [i64] [ 0 0 0 1 2 … 18 19 20 21 22 ]
Series.rolling_min_by(
by: IntoExpr,
window_size: timedelta | str_,
*,
min_samples: int = 1,
closed: ClosedInterval = 'right',
) → Self
© 2020 Ritchie Vink
© 2022 Polars contributors
Licensed under the MIT License.
https://docs.pola.rs/api/python/stable/reference/series/api/polars.Series.rolling_min_by.html