Pandas - exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt - ähnlich wie Excel

Question

Betrachten ich einen Datenrahmen von 10 Reihen haben, die zwei Spalten A und B, wie folgend:

A B 
0 21 6 
1 87 0 
2 87 0 
3 25 0 
4 25 0 
5 14 0 
6 79 0 
7 70 0 
8 54 0 
9 35 0 

in Excel ich die rollingmean wie dies ohne Berechnung kann der erste Reihe:

Wie kann ich das in Pandas machen? Hier

ist, was ich versucht habe:

import pandas as pd 

df = pd.read_clipboard() #copying the dataframe given above and calling read_clipboard will get the df populated 
for i in range(1, len(df)): 
    df.loc[i, 'B'] = df[['A', 'B']].loc[i-1].mean() 

Das gibt mir das gewünschte Ergebnis passende Excel. Aber gibt es einen besseren Pandas Weg, es zu tun? Ich habe versucht, mit expanding und rolling nicht das gewünschte Ergebnis zu produzieren.

Answer 1

Sie haben einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt anstelle eines einfachen gleitenden Durchschnitts. Deshalb hat pd.DataFrame.rolling nicht funktioniert. Möglicherweise suchen Sie stattdessen nach pd.DataFrame.ewm.

ab

df 

Out[399]: 
    A B 
0 21 6 
1 87 0 
2 87 0 
3 25 0 
4 25 0 
5 14 0 
6 79 0 
7 70 0 
8 54 0 
9 35 0 

df['B'] = df["A"].shift().fillna(df["B"]).ewm(com=1, adjust=False).mean() 
df 

Out[401]: 
    A   B 
0 21 6.000000 
1 87 13.500000 
2 87 50.250000 
3 25 68.625000 
4 25 46.812500 
5 14 35.906250 
6 79 24.953125 
7 70 51.976562 
8 54 60.988281 
9 35 57.494141 

Auch auf nur zehn Zeilen, es auf diese Weise den Code um etwa einen Faktor 10 mit %timeit (959 Mikrosekunden von 10.3ms) beschleunigt zu tun. Bei 100 Zeilen wird dies ein Faktor von 100 (1,1 ms gegenüber 110 ms).