首页请把均值的方法：last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法

请把均值的方法：last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法

时间: 2024-03-18 09:41:13 浏览: 83

获取指定区间的均值

Dll返回指定区间的均值，可以供C#调用。方便简单。欢迎指教。

可以使用 `pandas` 库的 `ewm()` 函数来实现指数加权移动平均。下面是将 `last_10_average` 改为 EWMA 方法的代码示例： ``` # 计算 EWMA 均值 last_10_ewma = forestdata.iloc[-5:, :].ewm(alpha=0.5).mean() ``` 其中，`alpha` 是平滑系数，取值范围为 0 到 1 之间，根据实际情况进行调整。这里我设置为 0.5，您可以根据实际情况进行调整。

阅读全文

最新推荐

请把均值的方法 ：last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法

相关推荐

python：iloc()方法、slice()方法、enumerate()方法、[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]方法(切记：切片为左闭右开)

PYTHON：过滤 PANDAS DATAFRAME 的 10 种方法.docx

就我的例子，请修改增大的方法： last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)

求 均值 last_10_average = forestdata.iloc[-５:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T 与最后一条记录的平均值 forestdata.iloc[-1,:]

请统一写下： last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() ， 计算他俩的均值，然后追加到forestdata 最后

目前我的模型没有特征输出，所以需要计算特征值做为滑动预测的输入，采用如下方法： last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)

下面是用均值的方法，请把它改为10步标准差： # 计算最后num行各列的均值x xxx num = 5 last_10_average = forestdata.iloc[-num:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T forestdata = pd.concat([forestdata, last_10_average_df], axis=0, join='outer')

df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ？

forestdata.iloc[-1,['Column2']] = forestdata.iloc[-2,['Column24']]

如何修改 ：forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff[forest_cols].iloc[:, idx]

forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff.loc[:, forest_cols].iloc[:, idx] 出错 ：pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

# 计算偏差 diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] # 调整 df.iloc[-1] 的最后一行各列的值 df.iloc[-1].iloc[-1:] += diff df.iloc[-1].iloc[-1:] += diff 没有起到作用

最新推荐

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

管理建模和仿真的文件

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

关系数据表示学习

请把均值的方法：last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法

求均值 last_10_average = forestdata.iloc[-５:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T 与最后一条记录的平均值　　forestdata.iloc[-1,:]

请统一写下： last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() ，计算他俩的均值，然后追加到forestdata 最后

df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对？

如何修改：forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff[forest_cols].iloc[:, idx]

forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff.loc[:, forest_cols].iloc[:, idx] 出错：pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers