Pandas DataFrame：滚动和扩展功能的区别

Question

谁能帮我理解 pandas 文档中给出的示例中滚动和扩展功能之间的区别。

df = DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
df
     B
0  0.0
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  4.0


df.expanding(2).sum()
     B
0  NaN  # 0 + NaN
1  1.0  # 1 + 0
2  3.0  # 2 + 1
3  3.0  # ??
4  7.0  # ?? 

df.rolling(2).sum()
     B
0  NaN  # 0 + NaN
1  1.0  # 1 + 0
2  3.0  # 2 + 1
3  NaN  # NaN + 2
4  NaN  # 4 + NaN

我对每一行进行评论以表明我对计算的理解。 rolling 函数是这样吗？ expanding 呢？第 3 行和第 4 行的 3 和 7 来自哪里？

Answer 1

expanding 中的 2 是 min_periods 而不是 window

df.expanding(min_periods=1).sum()
Out[117]: 
     B
0  0.0
1  1.0
2  3.0
3  3.0
4  7.0

如果你想要与rolling 相同的结果，window 将等于数据帧的长度

df.rolling(window=len(df),min_periods=1).sum()
Out[116]: 
     B
0  0.0
1  1.0
2  3.0
3  3.0
4  7.0