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