Pandas中ewm函数的计算是否有误

在本文中，我们将介绍Pandas中ewm函数的计算是否有误。首先，我们来了解一下ewm函数的定义和作用。

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什么是ewm函数？

ewm函数是Pandas中的一个滑动窗口函数，它可以对时间序列进行加权平均计算。其中ewm是指Exponentially Weighted Moving Average。常用于对时间序列数据进行平滑处理，例如金融领域中的技术分析指标计算。ewm函数的定义如下：

pandas.DataFrame.ewm(alpha=None, beta=None, span=None, com=None, min_periods=0, adjust=True, ignore_na=False, axis=0)

参数解释：
– alpha：指数加权函数中的α值，用于进行指数加权平均计算。
– beta：指数加权函数中的β值，用于进行指数加权平均计算，alpha和beta不能同时使用。
– span：用于计算指数移动平均的窗口期长度。
– com：用于计算卡尔曼滤波的系数，默认为None。
– min_periods：计算滑动窗口中最小观察值的要求，即窗口期内至少有几个非NA观察值才进行计算。
– adjust：是否需要进行偏差调整。
– ignore_na：是否忽略缺失值。
– axis：计算轴，默认是0轴（行）。

ewm函数计算是否有误？

有网友在使用Pandas中的ewm函数时发现了诡异的问题，即在同样的数据输入下，不同的计算方式结果不一样

左图是使用Pandas中ewm函数计算得到的结果，右图是使用其他工具包得到的结果。可以发现在两个图中，仅有左下角的数值是一样的。那么是什么原因导致了这种差异呢？

经过分析发现，Pandas中的ewm函数默认采用了一种偏差调整方式——贝塔调整法（Bias Adjusted）。具体来说，Pandas中将指数加权函数中的α值，转化为相应的调整系数进行计算，这个调整系数与时间序列的长度、平滑度等相关。

而其他工具包中的ewm计算默认是不做偏差调整的。因此，在同样的数据输入下，不同计算方式得到的结果会有差异。

如何避免ewm函数计算误差？

Pandas中的ewm函数在计算指数移动平均时，默认进行偏差调整，以避免使用不准确的加权平均值。如果想避免这种偏差调整误差，可以手动指定估算系数而不用alpha参数。

另外，对于时间序列的平滑处理，还可以使用其他的滤波算法，如卡尔曼滤波（Kalman filtering）和无参加权拟合（UnivariateSpline）等。

总结

在本文中，介绍了Pandas中ewm函数的定义和作用，同时探讨了在计算过程中可能出现的误差问题。为了避免出现这种误差，可以手动指定估算系数，或尝试其他的滤波算法。尽管Pandas中的ewm函数存在一定的问题，但是在大多数情况下，它仍然是一个非常有用的函数，可以帮助我们处理时间序列数据。