pandas.core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.corr#

ExponentialMovingWindow.corr(other=None, pairwise=None, numeric_only=False)[источник]#

Вычислить ewm (экспоненциально взвешенный момент) выборочную корреляцию.

Параметры:

otherSeries или DataFrame, опционально: Если не указано, то по умолчанию будет использоваться self и создаваться попарный вывод.
pairwisebool, по умолчанию None: Если False, то будут использоваться только совпадающие столбцы между self и other, и результатом будет DataFrame. Если True, то будут вычислены все попарные комбинации, и результатом будет MultiIndex DataFrame в случае входных данных DataFrame. В случае отсутствующих элементов будут использоваться только полные попарные наблюдения.
numeric_onlybool, по умолчанию False: Включать только столбцы с типами float, int, boolean.

Добавлено в версии 1.5.0.

Возвращает:

Series или DataFrame: Тип возвращаемого значения такой же, как у исходного объекта с np.float64 тип данных.

Смотрите также

pandas.Series.ewm: Вызов ewm с данными Series.
pandas.DataFrame.ewm: Вызов ewm с DataFrames.
pandas.Series.corr: Агрегация corr для Series.
pandas.DataFrame.corr: Агрегирование corr для DataFrame.

Примеры

>>> ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser2 = pd.Series([10, 11, 13, 16])
>>> ser1.ewm(alpha=.2).corr(ser2)
0         NaN
1    1.000000
2    0.982821
3    0.977802
dtype: float64