pandas.core.window.expanding.Expanding.var#

Расширяющийся.var(ddof=1, numeric_only=False, движок=None, engine_kwargs=None)[источник]#

Вычислить расширяющуюся дисперсию.

Параметры:
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.

движокstr, по умолчанию None

  • 'cython' : Выполняет операцию через C-расширения из cython.

  • 'numba' : Запускает операцию через JIT-скомпилированный код из numba.

  • None : По умолчанию 'cython' или глобальная установка compute.use_numba

    Добавлено в версии 1.4.0.

engine_kwargsdict, по умолчанию None

  • Для 'cython' движок, нет принятых engine_kwargs

  • Для 'numba' движок, движок может принимать nopython, nogil и parallel ключи словаря. Значения должны быть либо True или False. По умолчанию engine_kwargs для 'numba' движок это {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}

    Добавлено в версии 1.4.0.

Возвращает:
Series или DataFrame

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

Смотрите также

numpy.var

Эквивалентный метод для массива NumPy.

pandas.Series.expanding

Вызов expanding с данными Series.

pandas.DataFrame.expanding

Вызов expanding с DataFrames.

pandas.Series.var

Агрегация var для Series.

pandas.DataFrame.var

Агрегирование var для DataFrame.

Примечания

По умолчанию ddof из 1, использованный в Series.var() отличается от стандартного ddof из 0 в numpy.var().

Для скользящего расчета требуется минимум один период.

Примеры

>>> s = pd.Series([5, 5, 6, 7, 5, 5, 5])

>>> s.expanding(3).var()
0         NaN
1         NaN
2    0.333333
3    0.916667
4    0.800000
5    0.700000
6    0.619048
dtype: float64