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DataFrame.expanding(min_periods=1, center=False, axis=0)return 的是a Window sub-classed for the particular operation
参数min_periods : int, default 1
意思是:Minimum number of observations in window required to have a value (otherwise result is NA).
在很多时间序列函数中都有这么一个参数。具体该怎么理解呢?
直译过来是窗口中需要有值的最小观测数量。
df = pd.DataFrame({ 'B': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, np.NaN]})print(df['B'].expanding(3).sum())
如果是看到结果再理解,这里在逻辑上有点迷糊。
反过来,先理解最小数量,指的是df中需要至少3个数据才开始计算,center=False指当前数据行向前找3个。因此第1行和第2行向前找三个都不够数量,因此不予计算,所以结果是NaN。
对于rolling()函数也是一样理解。
先考虑df,后才有return的结果NaN,这样就清晰多了。
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. . 2019-03-14 12:41:11写于杭州转载地址:http://arge.baihongyu.com/