使用最新的熊猫 API 计算指数移动平均线

Question

我有一个 python v3.6 函数，它使用 panda 来计算包含浮点数的列表的指数移动平均值。这是函数，它已经过测试可以工作；

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，虽然它仍然有效，但我想使用最新的 API 来正确使用 panda。

这是最新指数移动平均线的文档API。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#exponentially-weighted-moving-window-functions

为了使用最新的API;

我把原来的函数修改成了这个

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

不幸的是，我得到了错误AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'EWM'

Answer 1

ewm() 方法现在具有与 moving() 和 expanding() 类似的 API：您调用 ewm() 然后使用兼容的方法跟随它，例如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

如果您不带参数尝试 df['x'].ewm()，它会告诉您：

Must pass one of com, span, halflife, or alpha

请参阅下文，了解可能比 OP 中的 link 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

使用最新的熊猫 API 计算指数移动平均线

Using latest panda APIs to compute exponential moving average

python

moving-average

python-3.x

pandas