原文:pandas 学习 第3篇:Series - 数据处理(应用、分组、滚动、扩展、指数加权移动平均)

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作。 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype object. args:元组,在序列值之后,传递给func的位置参数 po ...

2019-09-24 10:59 0 1325 推荐指数:

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指数加权移动平均

指数加权移动平均 以下内容来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335746,纯用作记录 指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average),他是一种常用的序列处理方式。在\(t\)时刻,移动平均值公式 ...

Thu Oct 25 01:09:00 CST 2018 0 791
指数加权移动平均

加权移动平均法:是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法。 采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法:是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减,越靠近当前时刻的数值 ...

Tue Dec 01 00:07:00 CST 2020 0 383
pandas | 使用pandas进行数据处理——Series

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的PandasPandas的全称是Python Data Analysis Library,是一种 ...

Wed Jul 01 20:24:00 CST 2020 0 1390
指数加权移动平均法(EWMA)

1. 概述 加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同的权数求得移动平均值。并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法。采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测有较大影响,它更能反映近期变化的趋势。 指数加权移动平均法(Exponentially Weighted ...

Thu Jul 01 21:28:00 CST 2021 0 288
指数加权移动平均法(EWMA)

** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1、概述   加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法。采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势。   指数移动加权平均法 ...

Wed Sep 26 17:56:00 CST 2018 0 21917
简单移动平均线、加权移动平均线、指数平滑移动平均

移动平均线的种类 移动平均线可分为“算术移动平均线”、“加权移动平均线”、“指数平滑移动平均线”三种。 1.算术移动平均线(MA) 算术移动平均线是简单而普遍的移动平均线。平均线是指算术平均数,计算方法为一组数字相加,除以该组数据的组成个数。 以5天移动平均线为便,计算方法 ...

Fri Nov 18 00:42:00 CST 2016 0 4926
Python之Pandas学习(三):数据处理

1. 合并 可以将其理解为SQL中的JOIN操作,使用一个或多个键把多行数据结合在一起。 1.1. 简单合并 参数on表示合并依据的列,参数how表示用什么方式操作(默认是内连接)。 1.2. 根据索引合并 2. 拼接 2.1. NumPy的concatenate()函数 ...

Sat Jun 24 20:10:00 CST 2017 0 8460
 
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