pandas.core.window.rolling.Window.var # 窗户。var ( ddof = 1 , numeric_only = False , ** kwargs ) [来源] # 计算滚动加权窗口方差。 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。 **夸格用于配置加权窗口类型的关键字参数SciPy。 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.var聚合系列的变量。 pandas.DataFrame.var聚合 DataFrame 的 var。 例子 >>> ser = pd.Series([0, 1, 5, 2, 8]) 要获取 的实例,Window我们需要传递参数win_type。 >>> type(ser.rolling(2, win_type='gaussian')) <class 'pandas.core.window.rolling.Window'> 为了使用SciPy高斯窗口,我们需要提供参数 M和std。在我们的示例中,参数M对应于 2。我们将第二个参数std作为以下方法的参数传递: >>> ser.rolling(2, win_type='gaussian').var(std=3) 0 NaN 1 0.5 2 8.0 3 4.5 4 18.0 dtype: float64