pandas.core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.mean

ExponentialMovingWindow.mean(numeric_only=False, engine=None, engine_kwargs=None)

计算 ewm（指数加权移动平均）的平均值。

Parameters:

numeric_onlybool，默认 False

仅包括浮点数、整数、布尔列。

在 1.5.0 版本加入.

enginestr，默认 None

• 'cython' : 通过 cython 的 C 扩展运行操作。

• 'numba' : 通过 numba 的 JIT 编译代码运行操作。

• None : 默认为 'cython' 或全局设置的 compute.use_numba

  在 1.3.0 版本加入.

engine_kwargsdict, 默认为 None

• 对于 'cython' 引擎，没有可接受的 engine_kwargs

• 对于 'numba' 引擎，该引擎可以接受 nopython、nogil 和 parallel 字典键。值必须为 True 或 False。 'numba' 引擎的默认 engine_kwargs 为 {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}。

  在 1.3.0 版本加入.

Returns:

Series 或 DataFrame

返回类型与原始对象相同，并具有 np.float64 数据类型。

参见

pandas.Series.ewm

调用 Series 数据的 ewm。

pandas.DataFrame.ewm

调用 DataFrames 的 ewm。

pandas.Series.mean

聚合 Series 的平均值。

pandas.DataFrame.mean

聚合 DataFrame 的平均值。

Notes

有关 Numba 引擎的扩展文档和性能考虑，请参阅 Numba 引擎 和 Numba (JIT 编译) 。

Examples

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser.ewm(alpha=.2).mean()
0    1.000000
1    1.555556
2    2.147541
3    2.775068
dtype: float64