pandas.core.window.rolling.Rolling.sem #

滚动。sem ( ddof = 1 , numeric_only = False ) [来源] #

计算平均值的滚动标准误差。

参数：

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.sem: 聚合系列的 SEM。
pandas.DataFrame.sem: 为 DataFrame 聚合 sem。

笔记

计算至少需要一个周期。

例子

>>> s = pd.Series([0, 1, 2, 3])
>>> s.rolling(2, min_periods=1).sem()
0         NaN
1    0.707107
2    0.707107
3    0.707107
dtype: float64