Window

pandas.api.typing.Rolling экземпляры возвращаются .rolling вызовы: pandas.DataFrame.rolling() и pandas.Series.rolling(). pandas.api.typing.Expanding экземпляры возвращаются .expanding вызовы: pandas.DataFrame.expanding() и pandas.Series.expanding(). pandas.api.typing.ExponentialMovingWindow экземпляры возвращаются .ewm вызовы: pandas.DataFrame.ewm() и pandas.Series.ewm().

Функции скользящего окна

Rolling.count([numeric_only])	Рассчитать скользящее количество ненулевых наблюдений.
Rolling.sum([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую сумму.
Rolling.mean([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящее среднее.
Rolling.median([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую медиану.
Rolling.var([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящую дисперсию.
Rolling.std([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящее стандартное отклонение.
Rolling.min([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящий минимум.
Rolling.max([numeric_only, engine, ...])	Вычислить скользящий максимум.
Rolling.corr([other, pairwise, ddof, ...])	Вычислить скользящую корреляцию.
Rolling.cov([other, pairwise, ddof, ...])	Вычисление скользящей выборочной ковариации.
Rolling.skew([numeric_only])	Вычисляет скользящее несмещённое асимметричное распределение.
Rolling.kurt([numeric_only])	Рассчитайте скользящее определение эксцесса Фишера без смещения.
Rolling.apply(func[, raw, engine, ...])	Вычислить скользящую пользовательскую агрегирующую функцию.
Rolling.aggregate(func, *args, **kwargs)	Агрегировать с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
Rolling.quantile(q[, interpolation, ...])	Вычислить скользящий квантиль.
Rolling.sem([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящую стандартную ошибку среднего.
Rolling.rank([метод, возрастание, процент, ...])	Вычислить скользящий ранг.

Взвешенные оконные функции

Window.mean([numeric_only])	Вычислить скользящее среднее с весовым окном.
Window.sum([numeric_only])	Вычислить скользящую взвешенную сумму окна.
Window.var([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящую взвешенную дисперсию окна.
Window.std([ddof, numeric_only])	Вычислить скользящее взвешенное стандартное отклонение окна.

Расширяющиеся оконные функции

Expanding.count([numeric_only])	Вычислить нарастающее количество ненулевых наблюдений.
Expanding.sum([numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющуюся сумму.
Expanding.mean([numeric_only, engine, ...])	Вычислите расширяющееся среднее.
Expanding.median([numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющуюся медиану.
Expanding.var([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющуюся дисперсию.
Expanding.std([ddof, numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющееся стандартное отклонение.
Expanding.min([numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющийся минимум.
Expanding.max([numeric_only, engine, ...])	Вычислить расширяющийся максимум.
Expanding.corr([other, pairwise, ddof, ...])	Рассчитать расширяющуюся корреляцию.
Expanding.cov([other, pairwise, ddof, ...])	Вычислить расширяющуюся выборочную ковариацию.
Expanding.skew([numeric_only])	Вычислить расширяющуюся несмещенную асимметрию.
Expanding.kurt([numeric_only])	Вычислить расширяющееся определение эксцесса Фишера без смещения.
Expanding.apply(func[, raw, engine, ...])	Вычисляет расширяющуюся пользовательскую агрегирующую функцию.
Expanding.aggregate(func, *args, **kwargs)	Агрегировать с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
Expanding.quantile(q[, interpolation, ...])	Вычисление расширяющегося квантиля.
Expanding.sem([ddof, numeric_only])	Вычислить расширяющуюся стандартную ошибку среднего.
Expanding.rank([метод, возрастание, процент, ...])	Вычислить расширяющийся ранг.

Экспоненциально взвешенные оконные функции

ExponentialMovingWindow.mean([numeric_only, ...])	Вычислить ewm (экспоненциально взвешенный момент) среднее.
ExponentialMovingWindow.sum([numeric_only, ...])	Вычислить сумму ewm (экспоненциально взвешенный момент).
ExponentialMovingWindow.std([bias, numeric_only])	Вычислить стандартное отклонение ewm (экспоненциально взвешенный момент).
ExponentialMovingWindow.var([bias, numeric_only])	Вычислить дисперсию ewm (экспоненциально взвешенный момент).
ExponentialMovingWindow.corr([other, ...])	Вычислить ewm (экспоненциально взвешенный момент) выборочную корреляцию.
ExponentialMovingWindow.cov([other, ...])	Вычислить выборочную ковариацию ewm (экспоненциально взвешенный момент).

Индексатор окна

Базовый класс для определения пользовательских границ окна.

api.indexers.BaseIndexer([index_array, ...])	Базовый класс для вычисления границ окна.
api.indexers.FixedForwardWindowIndexer([...])	Создает границы окон для окон фиксированной длины, включающих текущую строку.
api.indexers.VariableOffsetWindowIndexer([...])	Вычислить границы окна на основе нефиксированного смещения, такого как BusinessDay.