计算指数加权移动平均-Pandas时返回NaN值

计算指数加权移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常用的时间序列数据平滑方法，用于消除噪声和突发波动，更好地反映数据的趋势。

在Pandas中，可以使用ewm函数来计算指数加权移动平均。当使用ewm函数计算指数加权移动平均时，如果数据中存在缺失值，计算结果会返回NaN值。

为了解决计算指数加权移动平均时返回NaN值的问题，可以通过设置ignore_na参数为True来忽略缺失值。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7])

# 计算指数加权移动平均，并忽略缺失值
ema = data.ewm(ignore_na=True).mean()

print(ema)

上述代码中，我们创建了一个示例数据data，其中包含了一个NaN值。然后使用ewm函数计算了data的指数加权移动平均，并通过设置ignore_na=True来忽略缺失值。最后打印出计算结果ema。

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