. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 10 Computational tools 211 10.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 10.2 . 215 10.3 Expanding window moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 22.3 Calling R functions with pandas objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 22.4

in the input • k independent and uniformly distributed hash functions, where k << n The Bloom filter n bits h1 h2 hk … k hash functions ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 25 for i=1 to filter Adding an element to the filter 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 n bits h1 h2 hk … k hash functions stream elements x The empty filter is initialized to all 0s ??? Vasiliki Kalavri | Boston Testing if an element is in the filter 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 n bits h1 h2 hk … k hash functions test element x If all bits are set, the element may exist in the set. If at least one element

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 1.8.1.1 Window functions are now methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 1.8.1.2 Changes to rename files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.10.1.7 Support for Math Functions in .eval() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 1.10.1.8 Changes to Excel with . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477 8.2.13 DataFrame interoperability with NumPy functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477 8.2.14 Console display . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 8 Computational tools 95 8.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 8.2 Moving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8.3 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8.4 Linear and panel regression Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 18.2 Calling R functions with pandas objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 18.3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 1.7.1.1 Window functions are now methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 1.7.1.2 Changes to rename XPORT files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.9.1.7 Support for Math Functions in .eval() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.9.1.8 Changes to Excel with . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475 8.2.13 DataFrame interoperability with NumPy functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475 8.2.14 Console display . . . . . . . . . . . .

Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.2.2.12 Consistency of Range Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.2.2.13 No Automatic Matplotlib Converters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 1.10.1.1 Window functions are now methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 1.10.1.2 Changes to rename files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 1.12.1.7 Support for Math Functions in .eval() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 1.12.1.8 Changes to Excel with

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 8 Computational tools 95 8.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 8.2 Moving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 8.3 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8.4 Linear and panel regression Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 18.2 Calling R functions with pandas objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 18.3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8 Computational tools 101 8.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8.2 Moving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 8.3 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 8.4 Linear and panel regression Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 18.2 Calling R functions with pandas objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 18.3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 11 Computational tools 315 11.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 11.2 . 319 11.3 Expanding window moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 11.4 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 24.3 Calling R functions with pandas objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 24.4

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 3.2 PeriodIndex / DateArray properties and functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 3.3 Frequency conversion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395 iii 14 Computational tools 399 14.1 Statistical functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 399 14.2 . 403 14.3 Expanding window moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410 14.4 Exponentially weighted moment functions . . . . . . . . . . . . . . . . . .