开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用pandas计算指数移动平均

指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并识别趋势。它给予最近的数据更高的权重，相比于简单移动平均（SMA），更能反映最新的市场变化。

在使用pandas计算指数移动平均时，可以使用pandas.DataFrame.ewm()函数来实现。该函数可以根据指定的窗口大小和调整参数计算指数移动平均。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建一个包含时间序列数据的DataFrame对象，假设为df。
使用ewm()函数计算指数移动平均，指定窗口大小和调整参数。例如，计算12天的指数移动平均：ema = df['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
- span参数表示窗口大小，即计算指数移动平均的时间跨度。
- adjust参数表示是否进行调整，若为True，则进行调整，若为False，则不进行调整。
- mean()函数表示计算均值。

可以将计算得到的指数移动平均添加到原始DataFrame中，例如：df['ema'] = ema

指数移动平均的优势在于能够更快地反应最新的市场变化，对于短期趋势的分析更为敏感。它常用于金融市场的技术分析、股票交易策略的制定等领域。

腾讯云提供了一系列与数据分析和处理相关的产品，例如腾讯云数据万象（Data Image）和腾讯云数据湖（Data Lake）。这些产品可以帮助用户在云端进行数据存储、处理和分析，提供了丰富的数据处理和分析工具，包括pandas等常用的数据处理库。

腾讯云数据万象产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ci

腾讯云数据湖产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/datalake

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

优化算法之指数移动加权平均

移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均(一次移动平均法和二次移动平均法)和加权移动平均。 ? 1....使用移动平均法能预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下的问题：加大移动平均法的期数(就是 ? )会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感。...▲计算加权移动平均法 ? ▲计算加权移动平均法 ? a 指数加权移动平均说了这么多那什么是指数加权移动平均呢？其实他也是加权移动平均的一种改进。...值就知道他平均了多少天呢？ ? b 指数移动加权平均的理解我们使用 ? 来看看指数移动加权平均的原理是什么? ? ? ? ......是用来计算数据的指数加权平均数，计算指数加权平均数只占单行数字的存储和内存，当然并不是最好的，也不是最精准的计算平均数的方法，如果你需要计算时间窗，你可以直接过去10天的总和或者过去50天的总和除以10

2.3K1 0

python 计算简单移动平均

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102015974 简单移动平均使用，window 参数表示使用前20个数据求平均...df_stockload['Ma20'] = df_stockload.Close.rolling(window=20).mean()#增加M20移动平均线 print(df_stockload.head

2.1K3 0

【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现

来自 | 知乎地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/68748778 作者 | Nicolas 编辑 | 朴素人工智能在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均...image.png PyTorch实现瓦砾看了网上的一些实现，使用起来都不是特别方便，所以自己写了一个。...恢复原来模型的参数 def evaluate(): ema.apply_shadow() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧：指数加权平均

4.9K1 0

如何在Power Pivot中使用度量值计算移动平均？

(三) 通过度量值计算移动平均 1. 解题思路同样是3个条件，既然我们会求解添加列的方式，那度量值也可以按照这种方式来进行。 2. 函数思路我们添加辅助排名度量值进行简化。...因为存在上下文转换的排名比较，所以使用变量进行固定，类似earlier函数。 Var pm=[排名] 3....函数合并 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5, //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All('表1'),[排名]>=pm-5 &&

1.5K1 0

为什么在优化算法中使用指数加权平均

本文知识点：什么是指数加权平均？为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....什么是指数加权平均指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。它的计算公式如下： ?...直接看上面的数据图会发现噪音很多，这时，我们可以用指数加权平均来提取这组数据的趋势，按照前面的公式计算：这里先设置 β = 0.9，首先初始化 V_0 ＝ 0，然后计算出每个 V_t： ?...为什么在优化算法中使用指数加权平均上面提到了一些指数加权平均的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...这个方法就是动量 Momentum 梯度下降法，它在每次计算梯度的迭代中，对 dw 和 db 使用了指数加权平均法的思想， ? 这样我们就可以得到如图红色线的轨迹： ?

1.8K1 0

如何在PP中通过添加列计算移动平均？

(一) 通过添加列计算移动平均表1 前提条件要点：日期列连续不中断要求：计算5日平均值 1....解题思路计算5日平均值则只有在日期大于5日以后的，才会有5日均线筛选出当前日期往上倒推5日的表，并计算金额的平均值 2. 函数思路 A....计算均值的起始日期因为日期是连续的，所以起始日应该是当天往前推第5天 '表1'[日期]>=Earlier('表1'[日期])-5) B....计算均值的结束日期结束日期应该就是当前日期，这里会涉及到Earlier函数 '表1'[日期]<Earlier('表1'[日期]) C....计算最早可达到条件的日期我们要计算5日均线，那就必须要有5日的数据才可以用于计算 Calculate(LastnonBlank('表1'[日期],1),TopN(5,'表1')) 先筛选出最前的5行，

1.9K2 0

|【量化小讲堂】使用python计算各类移动平均线

技巧系列】使用python计算各类移动平均线计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情： 1....2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA； 3.将计算好的数据输出到csv文件中。...sh600000.csv', parse_dates=[1]) # 将数据按照交易日期从远到近排序 stock_data.sort('date', inplace=True) # ========== 计算移动平均线...# 分别计算5日、20日、60日的移动平均线 ma_list = [5, 20, 60] # 计算简单算术移动平均线MA - 注意：stock_data['close']为股票每天的收盘价 for...ma in ma_list: stock_data['MA_' + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data['close'], ma) # 计算指数平滑移动平均线

1.5K11 0

Python中计算并使用if判断BMI指数

1 问题如何对BMI进行计算并且使用if判断BMI指数的范围。 2 方法对身高和体重这两个变量进行赋值（体重单位：千克；身高单位：米。）。对BMI进行计算，体重除以身高的平方。...打印BMI范围代码清单 1 height=eval(input('请输入你的身高:')) weight=eval(input('请输入你的体重:')) BMI=weight/(height**2) #使用...low='偏低' normal='正常' high='偏高' too_high='过高' if BMI<18.5: print(f'你的BMI指数{low},要增加营养摄取哦') elif 18.5...<=BMI<=24: print(f'你的BMI指数{normal},请保持正常的作息哦') elif 24<BMI<=30: print(f'你的BMI指数{high},请注意调整饮食和作息哦...，未来可以继续研究通过BMI指数来推荐符合个人的控制BMI的方法。

3303 0

python科学计算之Pandas使用(二)

阅读大概需要3分钟作者老齐编辑 zenRRan 链接 http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/311.html Pandas...昨天介绍了最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。...这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。...定义 DataFrame 的方法，除了上面的之外，还可以使用“字典套字典”的方式。 ?...这些操作是不是都不陌生呀，这就是 Pandas 中的两种数据对象。

9981 0

python科学计算之Pandas使用(三)

前两天介绍了最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。...Python 中还有一个 csv 的标准库，足可见 csv 文件的使用频繁了。 ? 什么时候也不要忘记这种最佳学习方法。从上面结果可以看出，csv 模块提供的属性和方法。...用 Pandas 读取如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ? 看了这样的结果，你还不感觉惊讶吗？你还不喜欢上 Pandas 吗？这是多么精妙的显示。它是什么？...可以说，当你已经掌握了通过 dir() 和 help() 查看对象的方法和属性时，就已经掌握了 pandas 的用法，其实何止 pandas，其它对象都是如此。...它们都可以使用 pandas 来轻易读取。 .xls 或者 .xlsx 在下面的结果中寻觅一下，有没有跟 excel 有关的方法？ ?

1.4K1 0

python科学计算之Pandas使用(一)

导读基本的数据结构 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。...并且如果你跟我一样是使用 ipython notebook，只需要开始引入模块即可。 Series Series 就如同列表一样，一系列数据，每个数据对应一个索引值。...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。 ?...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。 ? 此外，Series 对象也有同样的方法： ? 其实，对索引的名字，是可以从新定义的： ?

6372 0

如何在Power Pivot中通过添加列计算不连续日期移动平均？

(二) 通过添加列计算不连续日期移动平均之前我们讲了连续日期的移动平均的求法，那我们这次来看下如果不连续日期如何计算移动平均。数据表——表1 ? 效果 ?...我们知道计算移动平均有3个条件：均值起始值，均值结束值以及最早可计算日期。其中连续和不连续日期最大的差异就是在均值的起始值。...计算均值的起始日期因为日期是不连续的，所以起始日应该是当天往前推第5天，而要表达不连续往前推5天就不能直接用日期-5的表示方式，所以我们需要计算当前日期的排序，这里可以使用2种表达方式，一种是CountRows...计算最早可达到条件的日期我们要计算5日均线，那就必须要有5日的数据才可以用于计算 Calculate(LastnonBlank('表1'[日期],1),TopN(5,'表1')) 先筛选出最前的5行，...函数合并如果我们不需要另外单独建1列用作序列，可以直接写在内存里，这里我们使用var变量来处理。

2.1K2 0

pandas每天一题-题目9：计算平均收入的多种方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量需求：计算订单平均收入？...按 order_id 分组即可行3：由于收入需要计算，因此使用 apply 可以充分控制每一组汇总的细节行4：参数 g 就是每个 order_id 的组，是一个表(DataFrame)，这里是计算总收入...因此，直接求平均即可 ---- 使用 groupby+ apply 比较慢，我们可以把计算收入放在分组之前： ( df.eval('revenue=quantity * item_price')...对 revenue 求和但是 groupby + agg 出来的结果是一个表，如果直接求平均，会得到一个列(遍历所有列求平均)。

1K2 0

Power Pivot中如何计算具有相同日期数据的移动平均？

(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...函数汇总 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5 && [汇总金额]BLANK() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All...[排名]>=pm-5 && [排名]<pm), //筛选出的符合要求的日期区间表 [汇总金额] ), Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。

3K1 0

LabVIEW使用移位寄存器计算平均值

本篇博文分享一种有趣的LabVIEW编程思维：使用移位寄存器计算平均值。...循环结构中很常用的一个小技巧，选中while循环框体，右击边框即可创建添加移位寄存器，如下图所示：关于移位寄存器基础知识不太了解的朋友可以看看这篇文章：labview入门到出家6(进阶篇)——移位寄存器的使用..._老曹-laocao的博客-CSDN博客_labview移位寄存器常规计算平均值的方式是累加求和取平均，本篇博文将使用移位寄存器计算运行平均值。...通过一个示例了解移位寄存器求平均的方法，示例效果如下所示：示例中LabVIEW运行生成随机数，使用通过Random Plot在前面板显示当前的随机值，并通过移位寄存器计算最近四个数值的运行平均值。...项目下载请参见：LabVIEW使用移位寄存器计算平均值-嵌入式文档类资源-CSDN下载

1.1K3 0

pandas 0.23.4 :’pd.ewma’没有这个模块，改用`Series.ewm` 或降低版本到 pandas 0.21.0

问题：在进行画出指数平滑移动平均线，遇到如下问题： # pd.ewma(com=None, span=one) # 指数平均线。...0.23.4版本中，已经不存在这种方法，回退到之前版本pandas 0.21.0就一切完美 pip install pandas==0.21 实例： # 简单移动平均线(SMA)，又称“算数移动平均线...”，是指特定期间的收盘价进行平均化 # 例：5日的均线 SMA=(C1+ C2 + C3 + C4 + C5) / 5 # Cn为数据中第n天的数 # 计算移动平均线，对每天的股票的收盘价进行计算...* n) / (1 + 2 + ... + n) # 3) 指数平滑移动平均线(EWMA)： # 提高最近的数据的比重，不存在给的过大； # 比重都是小数，所有天书的比重加起来等于1 y=[2 *...# 方法一： stock_day["close"].ewm(span=10).mean().plot() # 方法二：pandas 0.21.0及以下版本的使用方法 # pd.ewma(stock_day

8432 0

Pandas 高级教程——高级时间序列分析

如果尚未安装，可以使用以下命令： pip install pandas 2....导入 Pandas 库在使用 Pandas 进行高级时间序列分析之前，导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....移动窗口操作 6.1 移动平均 # 计算7天的移动平均 time_series_data['rolling_mean'] = time_series_data['value'].rolling(window...=7).mean() 6.2 移动总和 # 计算30天的移动总和 time_series_data['rolling_sum'] = time_series_data['value'].rolling(...指数加权移动平均 # 计算指数加权移动平均 time_series_data['ewma'] = time_series_data['value'].ewm(span=30, adjust=False)

2721 0

Python使用扩展库numpy计算矩阵加权平均值

>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均...>>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均

3K5 0

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

# 重塑训练和测试数据 reshape(-1) # 对测试数据进行标准化处理 scaler.transform(test_data).reshape(-1) 现在你可以使用指数移动平均线对数据进行平滑处理...下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...接下来，使用指数移动平均线。指数移动平均线你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。在指数移动平均法中，你计算xt+1为。其中和是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。

1.3K3 0

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

3.8K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭