在计算指数加权移动平均值时，返回NaN值-Pandas

Question

问题很简单：

import random, datetime, pandas as pd

    rows = 100

    random_times = pd.Series([datetime.datetime.now().replace(day = 1+ int(i / 60/ 24) % 28, hour= int(i/60) % 24, minute=i%60, second=random.randint(0, 59)) for i in range(rows)])
    a = pd.DataFrame({'values': [i + random.random()*50 for i in range(10, 10+rows)]}, index=random_times)

这就是数据现在的样子：

现在，如果我尝试计算指数加权移动平均线，同时规范时间：

    a['values'].ewm(span=50, freq='S').mean()# S for seconds

我明白了：

为什么我会得到NaN？

Answer 1

试试这只小猴子

 a['values'].resample('S').ewm(span=50, freq='S').mean()

Out[147]: 
2017-07-01 00:00:00     56.684041
2017-07-01 00:00:01     56.684041
2017-07-01 00:00:02     56.684041
2017-07-01 00:00:03     56.684041
2017-07-01 00:00:04     56.684041
2017-07-01 00:00:05     56.684041