请把均值的方法 :last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法
时间: 2024-03-18 21:41:13 浏览: 24
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。
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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
好的,那么根据你的要求,可以将代码修改为如下形式:
```
# 计算最后5条记录的均值
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 last_10_average 和 last_record_average 的均值
averages_mean = pd.concat([last_10_average, last_record_average]).mean()
# 创建一个 DataFrame,作为新的一行数据
new_row = pd.DataFrame([averages_mean], columns=forestdata.columns)
# 将新的一行数据添加到原始数据集的末尾
forestdata = forestdata.append(new_row, ignore_index=True)
```
这样就可以计算出 `last_10_average` 和 `last_record_average` 的均值,并将其作为一行数据追加到 `forestdata` 的末尾了。
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,:]
你的问题是如何求最后一条记录与最后10条记录的平均值吗?如果是的话,可以这样实现:
```
# 求最后一条记录的平均值
last_record_average = forestdata.iloc[-1,:].mean()
# 求最后10条记录的平均值
last_10_average = forestdata.iloc[-10:,:].mean()
```
如果你需要将结果转换为 DataFrame 格式,可以使用 `pd.DataFrame`:
```
last_record_average_df = pd.DataFrame(last_record_average).T
last_10_average_df = pd.DataFrame(last_10_average).T
```
希望这个回答能够帮到你!