मान लीजिए आपके पास एक डेटाफ्रेम है और समायोजित और गैर-समायोजित EWM का परिणाम है:
adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.750000 12.750000 2 2.615385 12.230769 3 2.615385 13.425000 4 4.670213 14.479339 non adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.666667 12.666667 2 2.555556 12.222222 3 2.555556 13.407407 4 4.650794 14.469136
समाधान
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे:
एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें
df.ewm(com=0.5).mean() का उपयोग करके 0.5 विलंब के साथ समायोजित EWM की गणना करें
df.ewm(com=0.5).mean()
df.ewm(com=0.5, adjust=False).mean() का उपयोग करके 0.5 विलंब के साथ गैर-समायोजित EWM की गणना करें
df.ewm(com=0.5, adjust=False).mean()
उदाहरण
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id': [1, 2, 3, np.nan, 5],
'Age': [12,13,12,14,15]})
print(df)
print("adjusted ewm:\n", df.ewm(com=0.5).mean())
print("non adjusted ewm:\n", df.ewm(com=0.5, adjust=False).mean())
आउटपुट
Id Age 0 1.0 12 1 2.0 13 2 3.0 12 3 NaN 14 4 5.0 15 adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.750000 12.750000 2 2.615385 12.230769 3 2.615385 13.425000 4 4.670213 14.479339 non adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.666667 12.666667 2 2.555556 12.222222 3 2.555556 13.407407 4 4.650794 14.469136
