pandas 中用于计算指数加权移动平均值的函数ewma

ewma 是 pandas 库中用于计算指数加权移动平均值的函数，ewma 函数的作用是对于一组时间序列数据，通过指数加权计算出每个时刻的平均值，可以有效地平滑数据，同时突出数据的趋势。具体而言， ewma 函数会赋予距离当前时间较近的数据更大的权重，距离当前时间较远的数据更小的权重。

使用 ewma 函数需要传入数据和衰减系数（decay parameter），衰减系数越大，越重视距离当前时间较近的数据，衰减越快。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 构造一组时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 转换为 pandas 的 Series 对象
s = pd.Series(data)

# 计算指数加权移动平均值，衰减系数为 0.5
ema = s.ewm(alpha=0.5).mean()

# 打印结果
print(ema)

上述代码中，我们首先构造了一组时间序列数据 data，然后将其转换为 pandas 的 Series 对象，接着调用 ewm 函数计算其指数加权移动平均值，指定衰减系数为 0.5，最后将计算结果赋值给变量 ema。