किसी दिए गए डेटाफ़्रेम में समायोजित और गैर-समायोजित EWM की गणना करने के लिए पायथन में एक प्रोग्राम लिखें

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और समायोजित और गैर-समायोजित EWM के परिणाम हैं -

समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339गैर समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.0000001 1.666667 12.666696672 2.555556 12.221362223समाधान 

 इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे -
 
 
 

 डेटाफ़्रेम परिभाषित करें
 
 
 

 df.ewm(com=0.5).mean() का उपयोग करके विलंबित 0.5 के साथ समायोजित ewm की गणना करें।
 
 
 
df.ewm(com=0.5).mean()
 
 
 

 df.ewm(com=0.5).mean() का उपयोग करके विलंबित 0.5 के साथ गैर-समायोजित ewm की गणना करें।
 
 
 
df.ewm(com=0.5,adjust=False).mean()
 
उदाहरण
 
pddf =pd.DataFrame({'Id':[1, 2, 3, np.nan, 5], 'Age':[12,13,12,14,15]} के रूप में npimport पांडा के रूप में numpy आयात करें। )प्रिंट(df)प्रिंट("समायोजित ewm:\n",df.ewm(com=0.5).mean())print("नॉन एडजस्टेड ewm:\n",df.ewm(com=0.5,adjust=False) ).मीन ())
 
आउटपुट
 
Id Age0 1.0 121 2.0 132 3.0 123 NaN 144 5.0 15समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339गैर-समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.3.440001 1.666679 12.6564