pandas.core.window.rolling.Rolling.mean#

Rolling.mean(numeric_only=False, движок=None, engine_kwargs=None)[источник]#

Вычислить скользящее среднее.

Параметры:

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 1.3.0.

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 1.3.0.

Возвращает:

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

Смотрите также

Примечания

См. Движок Numba и Numba (JIT-компиляция) для расширенной документации и соображений производительности для движка Numba.

Примеры

Примеры ниже покажут вычисления скользящего среднего с размерами окна два и три соответственно.

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s.rolling(2).mean()
0    NaN
1    1.5
2    2.5
3    3.5
dtype: float64

>>> s.rolling(3).mean()
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
dtype: float64