Viết một chương trình bằng Python để tính toán EWM được điều chỉnh và không được điều chỉnh trong một khung dữ liệu nhất định

Giả sử, bạn có một khung dữ liệu và kết quả cho EWM được điều chỉnh và không được điều chỉnh là -

 ewm đã điều chỉnh:Id Age0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339non đã điều chỉnh ewm:Id Age0 1.000000 12.0000001 1.666667 12.6666672 2.555556 12.222224 2.54074556 13.650  Giải pháp  

 Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ làm theo các bước dưới đây - 
 
 
 

 Xác định khung dữ liệu 
 
 
 

 Tính ewm đã điều chỉnh với độ trễ 0,5 bằng cách sử dụng df.ewm (com =0,5) .mean (). 
 
 
 
 df.ewm (com =0.5) .mean () 
 
 
 

 Tính ewm không điều chỉnh với độ trễ 0,5 bằng cách sử dụng df.ewm (com =0,5) .mean (). 
 
 
 
 df.ewm (com =0,5, điều chỉnh =Sai) .mean () 
 
 Ví dụ 
 
 import numpy as npimport pandas as pddf =pd.DataFrame ({'Id':[1, 2, 3, np.nan, 5], 'Age':[12,13,12,14,15]} ) print (df) print ("ewm đã điều chỉnh:\ n", df.ewm (com =0,5) .mean ()) print ("ewm không điều chỉnh:\ n", df.ewm (com =0,5, điều chỉnh =Sai ) .mean ()) 
 
 Đầu ra 
 
 Id Age0 1.0 121 2.0 132 3.0 123 NaN 144 5.0 15 ewm được điều chỉnh:Id Age0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339non đã điều chỉnh ewm:Id Age0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339non điều chỉnh ewm:Id Age0 1.0000000012.