polars.Series.cumulative_eval#

Series.cumulative_eval( expr: Expr, *, min_periods: int = 1, parallel: bool = False, ) → Series[source]#

在每次迭代增加1个槽的滑动窗口上运行表达式。

警告

此功能被视为不稳定。它可能会在任何时候更改，而不被视为破坏性更改。

Parameters:

expr: 要评估的表达式
min_periods: 在表达式被评估之前，窗口中应该存在的有效值的数量。有效值 = length - null_count
parallel: 并行运行。不要在已经具有大量并行化的分组或其他操作中执行此操作。

警告

这可能会非常慢，因为它可能具有O(n^2)的复杂度。不要在对所有元素进行操作的场景中使用此方法。

示例

>>> s = pl.Series("values", [1, 2, 3, 4, 5])
>>> s.cumulative_eval(pl.element().first() - pl.element().last() ** 2)
shape: (5,)
Series: 'values' [i64]
[
    0
    -3
    -8
    -15
    -24
]