pandas 的指数平滑函数

Pandas提供了ewm（Exponentially Weighted Moving）函数来实现指数平滑。该函数可以对序列元素进行指数加权运算，并计算加权后的均值。

下面是一个示例代码，演示了如何使用ewm函数进行指数平滑：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=pd.date('12/1/2020', periods=10), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 使用ewm函数进行指数平滑设置com=0.5
smoothed = df.ewm(com=0.5).mean()

# 打印结果
print(smoothed)
``在上述代码中，我们首先创建了一个包含随机数据的DataFrame。然后，使用ewm函数对DataFrame进行指数平滑，其中com参数指定了平滑的程度。最后，打印出平滑后的结果。

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pandas ema 函数

pandas 中的 EMA 函数是指指数加权移动平均函数，可以通过指定 span 或 alpha 参数来计算。其中，span 参数表示时间窗口大小，alpha 参数表示平滑因子。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算 EMA
df['EMA'] = df['value'].ewm(span=3).mean()

print(df)

输出结果为：

   value       EMA
0      1  1.000000
1      2  1.666667
2      3  2.555556
3      4  3.518519
4      5  4.506173

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义单步指数平滑函数 def single_exponential_smoothing(series, alpha, n_preds): result = [series[0]] for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(alpha * result[-1] + (1 - alpha) * (result[-1] - result[-2])) else: # 更新指数平滑值 result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * result[i - 1]) return result # 设置单步指数平滑法参数 alpha = 0.5 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行单步指数平滑预测 predictions = single_exponential_smoothing(need, alpha, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast_2.html')将这个预测改为三步指数平滑法预测，其他不变

好的，你希望将单步指数平滑法预测改为三步指数平滑法预测。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('6004020918.xlsx')

# 提取数据
week = data['week']
need = data['need']


# 定义三步指数平滑函数
def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds):
    result = [series[0]]

    for i in range(1, len(series) + n_preds):
        if i >= len(series):
            # 预测新值
            m = i - len(series) + 1
            result.append((result[-1] + m * result[-3]) / (m + 1))
        else:
            # 更新指数平滑值
            result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * (result[i - 1] + result[i - 2]) / 2)

    return result


# 设置三步指数平滑法参数
alpha = 0.5
beta = 0.3
gamma = 0.2
n_preds = 177  # 预测的值数量

# 进行三步指数平滑预测
predictions = triple_exponential_smoothing(need, alpha, beta, gamma, n_preds)

# 创建折线图对象
line = Line()
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'),
    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross")
)

# 添加预测值数据
line.add_xaxis(week)
line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

# 添加实际值数据
line.add_yaxis('实际值', need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

# 生成HTML文件
line.render('time_series_forecast_3.html')

这样，预测将使用三步指数平滑法进行。希望这次修改符合你的要求。如果还有其他问题，请随时告诉我。