pandas.core.window.rolling.Rolling.sum#

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

Вычислить скользящую сумму.

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

pandas.Series.rolling

Вызов rolling с данными Series.

pandas.DataFrame.rolling

Вызов rolling с DataFrames.

pandas.Series.sum

Агрегирование суммы для Series.

pandas.DataFrame.sum

Агрегация суммы для DataFrame.

Примечания

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

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

>>> s.rolling(3).sum()
0     NaN
1     NaN
2     6.0
3     9.0
4    12.0
dtype: float64

>>> s.rolling(3, center=True).sum()
0     NaN
1     6.0
2     9.0
3    12.0
4     NaN
dtype: float64

Для DataFrame каждая сумма вычисляется по столбцам.

>>> df = pd.DataFrame({"A": s, "B": s ** 2})
>>> df
   A   B
0  1   1
1  2   4
2  3   9
3  4  16
4  5  25

>>> df.rolling(3).sum()
      A     B
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2   6.0  14.0
3   9.0  29.0
4  12.0  50.0