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

滚动。cov ( other = None , pairwise = None , ddof = 1 , numeric_only = False ) [来源] #

计算滚动样本协方差。

参数：

其他系列或数据框，可选: 如果未提供，则将默认为 self 并产生成对输出。
成对布尔值，默认无: 如果为 False，则仅使用 self 和 other 之间的匹配列，并且输出将是一个 DataFrame。如果为 True，则将计算所有成对组合，并且在 DataFrame 输入的情况下，输出将是 MultiIndexed DataFrame。在缺少元素的情况下，仅使用完整的成对观测值。
ddof int，默认1: Delta 自由度。计算中使用的除数是，其中表示元素的数量。N - ddofN
numeric_only布尔值，默认 False: 仅包含 float、int、boolean 列。

1.5.0 版本中的新增内容。

返回：

系列或数据框: 返回类型与具有 dtype 的原始对象相同np.float64。

也可以看看

pandas.Series.rolling: 使用系列数据进行滚动调用。
pandas.DataFrame.rolling: 使用 DataFrame 调用滚动。
pandas.Series.cov: 聚合系列的 cov。
pandas.DataFrame.cov: 聚合 DataFrame 的 cov。

例子

>>> 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