Dataframe ewm
时间: 2023-10-20 07:14:37 浏览: 66
DataFrame的ewm方法是pandas库中的一个函数方法,用于提供指数加权(EW)的计算功能。通过使用ewm方法,可以对数据进行指数加权平均、方差、标准差、相关性和协方差等操作。
在使用ewm方法时,需要提供至少一个参数,即com、span、halflife或alpha。这四个参数中只能选择一个进行设置,不支持同时设置两个或更多参数。其中,com表示指定指数加权的时间间隔,span表示指定指数加权的时间跨度,halflife表示指定指数加权的半衰期,alpha表示指定指数加权的平滑因子。
除了以上参数外,还有一些可选参数可以进行设置,如min_periods、adjust、ignore_na、axis和times。这些参数可以根据需要进行调整以适应具体的计算需求。
下面是一个使用DataFrame的ewm方法的例子:
```
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
df.ewm(com=1).mean()
df.ewm(span=3).mean()
df.ewm(alpha=0.5).mean()
df.ewm(halflife=1).mean()
```
以上代码展示了使用不同参数进行指数加权计算的例子。通过指定不同的参数,可以得到不同的加权结果。
请注意,以上引用中提到的pandas版本号是1.2.2。在不同的版本中,可能会有一些参数的使用方式或默认值发生变化,建议根据具体的版本进行参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [DataFrame指数权重窗口ewm使用: DataFrame.ewm([com, span, halflife, …])](https://blog.csdn.net/chenhepg/article/details/114668297)[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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