使用最新的panda API计算指数移动平均值

Question

我有一个使用Pandas计算浮点数列表指数移动平均值的Python v3.6函数。以下是该函数，已经进行了测试并且有效：

def get_moving_average(values, period):
    import pandas as pd
    import numpy as np

    values = np.array(values)
    moving_average = pd.ewma(values, span=period)[-1]
    return moving_average

然而，pd.ewma是一个已弃用的函数，虽然仍然可以使用，但我想使用最新的API以正确的方式使用pandas。

这里是最新指数移动平均值API的文档。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#exponentially-weighted-moving-window-functions 我将原始函数修改为以下内容以使用最新的API。

def get_moving_average(values, period, type="exponential"):
    import pandas as pd
    import numpy as np

    values = np.array(values)
    moving_average = 0
    moving_average = pd.ewm.mean(values, span=period)[-1]
    return moving_average

很不幸，我遇到了错误 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'EWM'

- user3848207

Answer 1

ewm() 方法现在具有与 moving() 和 expanding() 相似的 API：您可以调用 ewm()，然后跟随一个兼容的方法，如 mean()。例如：

df=pd.DataFrame({'x':np.random.randn(5)})

df['x'].ewm(halflife=2).mean()

0   -0.442148
1   -0.318170
2    0.099168
3   -0.062827
4   -0.371739
Name: x, dtype: float64

如果您尝试使用没有参数的df['x'].ewm()，则会提示：

必须传递com、span、halflife或alpha中的一个

下面是可能比OP链接更清晰的文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.ewm.html#pandas.DataFrame.ewm http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#exponentially-weighted-windows

- JohnE