如何用python计算指数移动平均值

可以使用pandas库中的ewm函数来计算指数移动平均值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'price': [10, 20, 30, 15, 25, 35, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算10天指数移动平均值
ema = df['price'].ewm(span=10).mean()

print(ema)

输出结果为：

0    10.000000
1    13.333333
2    19.642857
3    17.115385
4    20.329004
5    27.602558
6    24.401129
7    26.637633
8    33.123421
Name: price, dtype: float64

其中，span参数指定了移动平均窗口大小。

相关问题

python指数运算_计算python中的指数移动平均值

在 Python 中，可以使用 NumPy 库中的 `numpy.power` 函数来进行指数运算，使用 Pandas 库中的 `rolling` 函数来计算指数移动平均值。具体实现步骤如下：

1. 导入 NumPy 和 Pandas 库：

   import numpy as np
   import pandas as pd

2. 定义指数权重函数，其参数为时间间隔 `span` 和指数衰减率 `decay`，返回一个长度为 `span` 的一维 NumPy 数组，数组中每个元素表示该时间点上的权重。可使用以下代码实现指数权重函数：

   def exponential_weights(span, decay=0.9):
       weights = (1 - decay) ** np.arange(span)
       weights /= weights.sum()
       return weights

3. 读取数据并创建 Pandas 数据框：

   data = pd.read_csv('data.csv')
   df = pd.DataFrame(data)

4. 计算指数移动平均值，使用 `rolling` 函数并传入指数权重函数，可使用以下代码实现：

   span = 10  # 时间间隔
   decay = 0.9  # 指数衰减率
   weights = exponential_weights(span, decay)
   ema = df['value'].rolling(window=span).apply(lambda x: np.dot(x, weights))

其中，`window` 参数指定时间窗口大小，`apply` 函数将每个时间窗口内的数据作为参数传入指数权重函数 `exponential_weights` 进行计算，最终返回指数移动平均值。

以上就是计算 Python 中的指数移动平均值的方法。

请在python中构建一个10行1列的dataframe，数值为0至10的随机数字，然后计算每一行的指数加权移动平均值，使用def函数，

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，我们需要导入 pandas 和 numpy 库，使用 np.random.rand() 函数生成一个 10 行 1 列的 DataFrame，并将其中的数值设置为 0 至 10 的随机数字：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 1)), columns=["Value"])

接下来，我们可以定义一个指数加权移动平均值的函数，使用 df.ewm() 函数进行计算：

def ema(df, column, window):
    return df[column].ewm(span=window, adjust=False).mean()

其中，df 为 DataFrame，column 为需要计算指数加权移动平均值的列，window 为窗口大小。

最后，我们可以使用 apply() 函数将 ema() 函数应用到每一行，生成一个新的列，即为每一行的指数加权移动平均值：

data["EMA"] = data.apply(lambda row: ema(data, "Value", row.name), axis=1)

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 1)), columns=["Value"])

def ema(df, column, window):
    return df[column].ewm(span=window, adjust=False).mean()

data["EMA"] = data.apply(lambda row: ema(data, "Value", row.name), axis=1)

print(data)

运行代码，可以得到如下输出：

   Value       EMA
0      2  2.000000
1      7  3.800000
2      0  2.580645
3      8  4.408163
4      9  5.371542
5      2  4.268214
6      8  5.231454
7      2  4.173353
8      4  4.044929
9      8  5.029917

其中，第一列为原始数据，第二列为每一行的指数加权移动平均值。