polars.Expr.ewm_sum

Expr.ewm_sum(
    *,
    com: float | None = None,
    span: float | None = None,
    half_life: float | None = None,
    alpha: float | None = None,
    min_samples: int = 1,
    ignore_nulls: bool = False,
) → Expr

Вычисляет экспоненциально взвешенную скользящую сумму.

движок:В памятиПотоковая обработка

Предупреждение

Эта функциональность считается нестабильной. Она может быть изменена в любой момент без того, чтобы это считалось нарушением обратной совместимости.

Параметры:

com

Задаёт скорость затухания через центр масс \(\gamma\), где

\[\alpha = \frac{1}{1 + \gamma} \; \forall \; \gamma \geq 0\]

span

Задаёт скорость затухания через интервал \(\theta\), где

\[\alpha = \frac{2}{\theta + 1} \; \forall \; \theta \geq 1\]

half_life

Задаёт скорость затухания через период полураспада \(\tau\), где

\[\alpha = 1 - \exp \left\{ \frac{ -\ln(2) }{ \tau } \right\} \; \forall \; \tau > 0\]

alpha

Непосредственно задаёт коэффициент сглаживания alpha, \(0 < \alpha \leq 1\).

min_samples

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

ignore_nulls

Игнорировать отсутствующие значения при вычислении весов.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame({"a": [1, 2, 3]})
>>> df.select(pl.col("a").ewm_sum(alpha=0.5))
shape: (3, 1)
┌──────┐
│ a    │
│ ---  │
│ f64  │
╞══════╡
│ 1.0  │
│ 2.5  │
│ 4.25 │
└──────┘