pandas.DataFrame.ewm

DataFrame.ewm(com=None, span=None, halflife=None, alpha=None, min_periods=0, freq=None, adjust=True, ignore_na=False, axis=0)

Предоставляет экспоненциально взвешенные функции

Новая в версии 0.18.0.

Параметры:

Параметры:	com : float, необязательно Указывает затухание с точки зрения центра масс, $\alpha = 1 / (1 + com),\text{ for } com \geq 0$ span : float, необязательно Указывает затухание с точки зрения интервала, $\alpha = 2 / (span + 1),\text{ for } span \geq 1$ halflife : float, необязательно Указывает затухание с точки зрения периода полураспада, $\alpha = 1 - exp(log(0.5) / halflife),\text{ for } halflife > 0$ alpha : float, необязательно Указывает коэффициент сглаживания $\alpha$ напрямую, $0 < \alpha \leq 1$ Новая в версии 0.18.0. min_periods : int, по умолчанию 0 Минимальное количество наблюдений в окне, необходимое для получения значения (в противном случае результат — NaN). freq : None или строковый псевдоним/объект смещения дат, по умолчанию None (УСТЕРЕЛО) Частота для соответствия перед вычислением статистики adjust : boolean, по умолчанию True Деление на корректирующий коэффициент затухания в начальных периодах для учета дисбаланса в относительных весах (восприятие EWMA как скользящей средней) ignore_na : boolean, по умолчанию False Игнорировать пропущенные значения при вычислении весов; укажите True, чтобы воспроизвести поведение до версии 0.15.0
Возвращает:	подкласс Window для конкретной операции

com : float, необязательно

Указывает затухание с точки зрения центра масс, $\alpha = 1 / (1 + com),\text{ for } com \geq 0$

span : float, необязательно

Указывает затухание с точки зрения интервала, $\alpha = 2 / (span + 1),\text{ for } span \geq 1$

halflife : float, необязательно

Указывает затухание с точки зрения периода полураспада, $\alpha = 1 - exp(log(0.5) / halflife),\text{ for } halflife > 0$

alpha : float, необязательно

Указывает коэффициент сглаживания $\alpha$ напрямую, $0 < \alpha \leq 1$

Новая в версии 0.18.0.

min_periods : int, по умолчанию 0

Минимальное количество наблюдений в окне, необходимое для получения значения (в противном случае результат — NaN).

freq : None или строковый псевдоним/объект смещения дат, по умолчанию None (УСТЕРЕЛО)

Частота для соответствия перед вычислением статистики

adjust : boolean, по умолчанию True

Деление на корректирующий коэффициент затухания в начальных периодах для учета дисбаланса в относительных весах (восприятие EWMA как скользящей средней)

ignore_na : boolean, по умолчанию False

Игнорировать пропущенные значения при вычислении весов; укажите True, чтобы воспроизвести поведение до версии 0.15.0

Возвращает:

подкласс Window для конкретной операции

Примечания

Должен быть указан ровно один из центра масс, интервала, периода полураспада и альфа. Разрешенные значения и взаимосвязь между параметрами указаны в описаниях параметров выше; подробное объяснение см. по ссылке в конце этого раздела.

Ключевое слово freq используется для приведения временных рядов к заданной частоте путем ресемплирования данных. Это выполняется с параметрами по умолчанию resample() (т. е. используя mean).

При adjust = True (по умолчанию) взвешенные средние рассчитываются с использованием весов (1-alpha)**(n-1), (1-alpha)**(n-2), ..., 1-alpha, 1.

При adjust = False взвешенные средние рассчитываются рекурсивно как:: weighted_average[0] = arg[0]; weighted_average[i] = (1-alpha)*weighted_average[i-1] + alpha*arg[i].

При ignore_na = False (по умолчанию) веса основаны на абсолютных позициях. Например, веса x и y, используемые для расчета конечной взвешенной средней [x, None, y], равны (1-alpha)**2 и 1 (если adjust = True), и (1-alpha)**2 и alpha (если adjust = False).

При ignore_na = True (воспроизводя поведение до версии 0.15.0) веса основаны на относительных позициях. Например, веса x и y, используемые для расчета конечной взвешенной средней [x, None, y], равны 1-alpha и 1 (если adjust = True), и 1-alpha и alpha (если adjust = False).

Дополнительные сведения см. на сайте http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#exponentially-weighted-windows

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/generated/pandas.DataFrame.ewm.html