pandas ewm

pandas库中的ewm()函数实现了指数加权移动平均（EWMA）。EWMA是一种常用的时间序列预测方法，适用于平稳或具有趋势的数据。通过调整不同的参数，可以对EWMA进行定制化。在使用ewm()函数时，需要提供一个alpha参数来指定加权衰减系数，控制过去观测值的权重。通过计算指定alpha参数的EWMA，可以得到平滑后的数据序列。例如，在给定的示例代码中，通过调用data.ewm(alpha=0.5).mean()可以计算出alpha参数为0.5的EWMA值。输出结果中有原始数据和对应的EWMA数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [史上最通俗易懂的EWMA（指数加权移动平均）的参数解释以及程序代码](https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/130718288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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