pandas.core.window.rolling.Rolling.cov#

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

Вычисление скользящей выборочной ковариации.

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.rolling: Вызов rolling с данными Series.
pandas.DataFrame.rolling: Вызов rolling 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([1, 4, 5, 8])
>>> ser1.rolling(2).cov(ser2)
0    NaN
1    1.5
2    0.5
3    1.5
dtype: float64