如何构造基于时间的EWMA

Question

我正在计算定义的基于时间的EWMA：

其中：

在以下示例数据帧df上：

index      time       x
0          1          5
1          1.3        4
2          1.4        8
3          2.8        3  

例如，在时间3：

我知道在python中我们可以使用df['ewma'] = df['x'].ewm(alpha = c)来计算简单的ewma，但是这里c只能是固定的float。

我的问题是：如何处理更改参数c？我可以递归地遍历整个df以获得答案，但这似乎并不复杂。

有关如何解决此问题的任何建议？预先谢谢你！

Answer 1

使用shift()

基本上，如果我没有看错，那么您需要时间[x]和时间[x-1]来解决您的问题。

只需创建一个新列：

df['time_prev'] = df['time'].shift(1)


print(df)

   index  time  x  time_prev
0      0   1.0  5        NaN
1      1   1.3  4        1.0
2      2   1.4  8        1.3
3      3   2.8  3        1.4

然后，您可以将time_prev用作计算中的上一个值。您可以通过增加.shift（3）作为示例将其调整为较旧的值。