pandas.core.window.expanding.Expanding.cov#

Расширяющийся.cov(other=None, pairwise=None, ddof=1, numeric_only=False)[источник]#

Вычислить расширяющуюся выборочную ковариацию.

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 DataFrame с MultiIndex в случае входных данных DataFrame. В случае отсутствующих элементов будут использоваться только полные попарные наблюдения.
ddofint, по умолчанию 1: Дельта степеней свободы. Делитель, используемый в вычислениях, равен N - ddof, где N представляет количество элементов.
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.expanding: Вызов expanding с данными Series.
pandas.DataFrame.expanding: Вызов expanding с DataFrames.
pandas.Series.cov: Агрегация cov для Series.
pandas.DataFrame.cov: Агрегация cov для DataFrame.

Примеры

>>> ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> ser2 = pd.Series([10, 11, 13, 16], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> ser1.expanding().cov(ser2)
a         NaN
b    0.500000
c    1.500000
d    3.333333
dtype: float64