我想计算数据的指数移动平均值，像往常一样，有几种不同的方法可以在python中实现它。在我使用它们之前，我想了解一下（验证），结果非常令人惊讶，它们都不一样！
下面，我使用TA-Lib EMA以及pandas ewm功能。我还包括了一个来自excel的数据，使用公式[现在的数据-EMA（先前的数据）] x乘数+ EMA（先前的数据），乘数= 0.1818。
有人可以解释它们的计算方式吗？为什么它们都有不同的结果？哪个是正确的？
df = pd.DataFrame({"Number": [x for x in range(1,7)]*5})
data = df["Number"]
df["TA_MA"] = MA(data, timeperiod = 5)
df["PD_MA"] = data.rolling(5).mean()
df["TA_EMA"] = EMA(data, timeperiod = 5)
df["PD_EMA_1"] = data.ewm(span=5, adjust=False).mean()
df["PD_EMA_2"] = data.ewm(span=5, adjust=True).mean()
Number TA_MA PD_MA TA_EMA PD_EMA_1 PD_EMA_2 Excel_EMA
0 1 NaN NaN NaN 1.000000 1.000000 NaN
1 2 NaN NaN NaN 1.333333 1.600000 NaN
2 3 NaN NaN NaN 1.888889 2.263158 NaN
3 4 NaN NaN NaN 2.592593 2.984615 NaN
4 5 3.0 3.0 3.000000 3.395062 3.758294 3.00
5 6 4.0 4.0 4.000000 4.263374 4.577444 3.55
6 1 3.8 3.8 3.000000 3.175583 3.310831 3.08
7 2 3.6 3.6 2.666667 2.783722 2.856146 2.89
8 3 3.4 3.4 2.777778 2.855815 2.905378 2.91
9 4 3.2 3.2 3.185185 3.237210 3.276691 3.11
10 5 3.0 3.0 3.790123 3.824807 3.857846 3.45
11 6 4.0 4.0 4.526749 4.549871 4.577444 3.91
12 1 3.8 3.8 3.351166 3.366581 3.378804 3.38
13 2 3.6 3.6 2.900777 2.911054 2.917623 3.13
14 3 3.4 3.4 2.933852 2.940703 2.945145 3.11
15 4 3.2 3.2 3.289234 3.293802 3.297299 3.27
16 5 3.0 3.0 3.859490 3.862534 3.865443 3.58
17 6 4.0 4.0 4.572993 4.575023 4.577444 4.02
18 1 3.8 3.8 3.381995 3.383349 3.384424 3.47
19 2 3.6 3.6 2.921330 2.922232 2.922811 3.21
20 3 3.4 3.4 2.947553 2.948155 2.948546 3.17
21 4 3.2 3.2 3.298369 3.298770 3.299077 3.32
22 5 3.0 3.0 3.865579 3.865847 3.866102 3.63
23 6 4.0 4.0 4.577053 4.577231 4.577444 4.06
24 1 3.8 3.8 3.384702 3.384821 3.384915 3.50
25 2 3.6 3.6 2.923135 2.923214 2.923265 3.23
26 3 3.4 3.4 2.948756 2.948809 2.948844 3.19
27 4 3.2 3.2 3.299171 3.299206 3.299233 3.33
28 5 3.0 3.0 3.866114 3.866137 3.866160 3.64
29 6 4.0 4.0 4.577409 4.577425 4.577444 4.07