使用pandas的ewm函数计算DataFrame指定数据列的特定周期指数移动平均
指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)是一种常用的时间序列分析方法,用于平滑数据并减少噪声的影响。在Python中,我们可以使用pandas库的ewm函数来计算DataFrame中指定数据列的特定周期的指数移动平均。
首先,我们需要确保已经安装了pandas库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install pandas
接下来,我们将创建一个示例DataFrame,并使用ewm函数计算指定数据列的指数移动平均。假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含日期(Date)和价格(Price)两列数据:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'Date':
本文介绍了如何利用Python pandas库的ewm函数计算DataFrame中指定数据列的指数移动平均(EMA),包括设置不同周期(span)和平滑程度,并通过示例代码展示了计算5日和10日EMA的过程。
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