Pandas series.expanding() 方法如何工作

series.expanding() 方法是 pandas 的窗口方法之一，它提供了扩展转换功能，返回一个为特定操作而子类化的窗口。

该方法的参数包括 min_periods、center、axis 和 method。min_periods 的默认值为1，它也接受一个整数值。center 参数接受一个布尔值，默认值为 False。同样，axis 参数的默认值为0，method 的默认值为’single’。

示例1

在下面的示例中，series.expanding() 方法计算了整个 series 对象的累积和。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# create a series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s)

# apply expanding method
result = s.expanding().sum()
print("Result:")
print(result)

解释

最初，我们使用一个整数列表创建了一个系列对象。

输出

输出如下：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

Result:
0     1.0
1     3.0
2     6.0
3    10.0
4    15.0
dtype: float64

series.expanding()方法使用sum()函数成功计算了序列元素的累积和。

示例2

在这里，我们将使用series.expanding()方法和mean函数计算整个序列元素的累积平均值。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# create a series
s = pd.Series([1,3, 5, np.nan, 7, 9])
print(s)

# apply expanding method
result = s.expanding().mean()
print("Result:")
print(result)

输出

以下是输出结果：

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    7.0
5    9.0
dtype: float64

Result:
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
dtype: float64

series.expanding（）方法计算整个系列元素的累积平均值，将缺失值替换为前一个值。