窗口

pandas.api.typing.Rolling 实例由 .rolling 调用返回：pandas.DataFrame.rolling() 和 pandas.Series.rolling() 。pandas.api.typing.Expanding 实例由 .expanding 调用返回：pandas.DataFrame.expanding() 和 pandas.Series.expanding() 。pandas.api.typing.ExponentialMovingWindow 实例由 .ewm 调用返回：pandas.DataFrame.ewm() 和 pandas.Series.ewm() 。

滚动窗口函数

Rolling.count (numeric_only)	计算非 NaN 观测值的滚动计数。
Rolling.sum (numeric_only, engine, ...)	计算滚动总和。
Rolling.mean (numeric_only, engine, ...)	计算滚动平均值。
Rolling.median (numeric_only, engine, ...)	计算滚动中位数。
Rolling.var (ddof, numeric_only, engine, ...)	计算滚动方差。
Rolling.std (ddof, numeric_only, engine, ...)	计算滚动标准差。
Rolling.min (numeric_only, engine, ...)	计算滚动最小值。
Rolling.max (numeric_only, engine, ...)	计算滚动最大值。
Rolling.corr (other, pairwise, ddof, ...)	计算滚动相关性。
Rolling.cov (other, pairwise, ddof, ...)	计算滚动样本协方差。
Rolling.skew (numeric_only)	计算滚动无偏偏度。
Rolling.kurt (numeric_only)	计算无偏的滚动 Fisher 定义的峰度。
Rolling.apply (func[, raw, engine, ...])	计算滚动自定义聚合函数。
Rolling.aggregate (func, *args, **kwargs)	沿指定轴使用一个或多个操作进行聚合。
Rolling.quantile (q[, interpolation, ...])	计算滚动分位数。
Rolling.sem (ddof, numeric_only)	计算滚动均值的标准误差。
Rolling.rank (method, ascending, pct, ...)	计算滚动秩。

加权窗口函数

Window.mean (numeric_only)	计算滚动加权窗口平均值。
Window.sum (numeric_only)	计算滚动加权窗口总和。
Window.var (ddof, numeric_only)	计算滚动加权窗口方差。
Window.std （ddof, numeric_only）	计算滚动加权窗口标准差。

Expanding window functions

Expanding.count （numeric_only）	计算非 NaN 观测值的扩展计数。
Expanding.sum （numeric_only, engine, ...）	计算扩展总和。
Expanding.mean （numeric_only, engine, ...）	计算扩展平均值。
Expanding.median （numeric_only, engine, ...）	计算扩展中位数。
Expanding.var （ddof, numeric_only, engine, ...）	计算扩展方差。
Expanding.std （ddof, numeric_only, engine, ...）	计算扩展标准差。
Expanding.min （numeric_only, engine, ...）	计算扩展最小值。
Expanding.max （numeric_only, engine, ...）	计算扩展最大值。
Expanding.corr （other, pairwise, ddof, ...）	计算扩展相关性。
Expanding.cov （other, pairwise, ddof, ...）	计算扩展样本协方差。
Expanding.skew （numeric_only）	计算扩展无偏偏度。
Expanding.kurt （numeric_only）	计算无偏的费舍尔定义扩展峰度。
Expanding.apply （func[, raw, engine, ...]）	计算扩展自定义聚合函数。
Expanding.aggregate （func, *args, **kwargs）	沿指定轴使用一个或多个操作进行聚合。
Expanding.quantile （q[, interpolation, ...]）	计算扩展分位数。
Expanding.sem （ddof, numeric_only）	计算扩展均方误差。
Expanding.rank （method, ascending, pct, ...）	计算扩展秩。

Exponentially-weighted window functions

ExponentialMovingWindow.mean （numeric_only, ...）	计算 ewm（指数加权移动平均）的平均值。
ExponentialMovingWindow.sum （numeric_only, ...）	计算 ewm（指数加权移动平均）的总和。
ExponentialMovingWindow.std （bias, numeric_only）	计算 ewm（指数加权移动平均）的标准差。
ExponentialMovingWindow.var （bias, numeric_only）	计算 ewm（指数加权移动平均）的方差。
ExponentialMovingWindow.corr （other, ...）	计算 ewm（指数加权矩）样本相关性。
ExponentialMovingWindow.cov （other, ...）	计算 ewm（指数加权移动平均）样本协方差。

Window indexer

Base class for defining custom window boundaries.

api.indexers.BaseIndexer （index_array, ...）	窗口边界计算的基类。
api.indexers.FixedForwardWindowIndexer （...）	为包含当前行的固定长度窗口创建窗口边界。
api.indexers.VariableOffsetWindowIndexer （...）	根据非固定偏移量（如 BusinessDay）计算窗口边界。