pandas.core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.mean #

指数移动窗口。意思（numeric_only = False， engine = None， engine_kwargs = None）[来源] #

计算 ewm（指数加权矩）平均值。

参数：
numeric_only布尔值，默认 False

仅包含 float、int、boolean 列。

1.5.0 版本中的新增内容。

引擎str，默认无

  • 'cython'：通过 cython 的 C 扩展运行操作。

  • 'numba'：通过 numba 的 JIT 编译代码运行操作。

  • None：默认'cython'或全局设置compute.use_numba

    1.3.0 版本中的新增功能。

engine_kwargs字典，默认 None

  • 对于'cython'发动机，没有可接受的engine_kwargs

  • 对于'numba'引擎，引擎可以接受nopython,nogil 和parallel字典键。这些值必须是True或 False。引擎engine_kwargs的默认值'numba'是 {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}

    1.3.0 版本中的新增功能。

返回：
系列或数据框

返回类型与具有 dtype 的原始对象相同np.float64。

也可以看看

pandas.Series.ewm

使用系列数据调用 ewm。

pandas.DataFrame.ewm

使用 DataFrame 调用 ewm。

pandas.Series.mean

系列的聚合平均值。

pandas.DataFrame.mean

DataFrame 的聚合平均值。

笔记

有关 Numba 引擎的扩展文档和性能注意事项，请参阅Numba 引擎和Numba（JIT 编译） 。

例子

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser.ewm(alpha=.2).mean()
0    1.000000
1    1.555556
2    2.147541
3    2.775068
dtype: float64