pandas.core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.cov

ExponentialMovingWindow.cov(other=None, pairwise=None, смещение=False, numeric_only=False)

Вычислить выборочную ковариацию ewm (экспоненциально взвешенный момент).

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.

смещениеbool, по умолчанию False

Использовать стандартную коррекцию смещения оценки.

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.cov

Агрегация cov для Series.

pandas.DataFrame.cov

Агрегация cov для DataFrame.

Примеры

>>> ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser2 = pd.Series([10, 11, 13, 16])
>>> ser1.ewm(alpha=.2).cov(ser2)
0         NaN
1    0.500000
2    1.524590
3    3.408836
dtype: float64