python 指数平均ewm

指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average，简称EWMA）是一种常用的时间序列平滑方法，用于计算序列的指数加权平均值。

在Python中，可以使用pandas库来进行指数加权移动平均的计算。pandas提供了`ewm()`方法来计算指数加权移动平均。

下面是一个示例代码，展示如何使用pandas计算指数加权移动平均：

import pandas as pd

# 创建一个示例序列
data = [10, 12, 15, 14, 13, 11, 9, 8, 10, 12]
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 计算指数加权移动平均
ewma = df['value'].ewm(span=3).mean()

print(ewma)

在上面的代码中，我们创建了一个示例序列`data`，然后将其转换为DataFrame对象。然后使用`ewm()`方法计算指定窗口大小（通过`span`参数指定）的指数加权移动平均值，最后打印出结果。

你可以根据自己的需要调整`span`参数的值来控制窗口大小，从而影响指数加权移动平均的计算结果。