pandas.core.window.rolling.Rolling.kurt #

滚动。kurt ( numeric_only = False ) [来源] #

计算无偏差的滚动费舍尔峰度定义。

参数：

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

scipy.stats.kurtosis: 参考SciPy方法。
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.kurt: 聚合系列的库尔特。
pandas.DataFrame.kurt: 聚合 DataFrame 的 kurt。

笔记

计算至少需要四个周期。

例子

下面的示例将显示窗口大小为 4 的滚动计算，与使用scipy.stats的等效函数调用相匹配。

>>> arr = [1, 2, 3, 4, 999]
>>> import scipy.stats
>>> print(f"{scipy.stats.kurtosis(arr[:-1], bias=False):.6f}")
-1.200000
>>> print(f"{scipy.stats.kurtosis(arr[1:], bias=False):.6f}")
3.999946
>>> s = pd.Series(arr)
>>> s.rolling(4).kurt()
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3   -1.200000
4    3.999946
dtype: float64