pandas.core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.sum#

ExponentialMovingWindow.sum(numeric_only=False, engine=None, engine_kwargs=None)[源代码][源代码]#

计算 ewm（指数加权矩）和。

参数:
numeric_only布尔值, 默认为 False

只包含浮点数、整数、布尔列。

Added in version 1.5.0.

引擎str, 默认为 None

  • 'cython' : 通过来自cython的C扩展运行操作。

  • 'numba' : 通过来自 numba 的 JIT 编译代码运行操作。

  • None : 默认为 'cython' 或全局设置 compute.use_numba

    Added in version 1.3.0.

engine_kwargs字典, 默认为 None

  • 对于 'cython' 引擎，没有接受的 engine_kwargs

  • 对于 'numba' 引擎，引擎可以接受 nopython、nogil 和 parallel 字典键。这些值必须是 True 或 False。'numba' 引擎的默认 engine_kwargs 是 {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}

    Added in version 1.3.0.

返回:
Series 或 DataFrame

返回类型与原始对象相同，具有 np.float64 数据类型。

参见

Series.ewm

使用 Series 数据调用 ewm。

DataFrame.ewm

使用 DataFrames 调用 ewm。

Series.sum

聚合 Series 的总和。

DataFrame.sum

聚合 DataFrame 的总和。

备注

请参阅 Numba 引擎 和 Numba (JIT 编译) 以获取Numba引擎的扩展文档和性能考虑。

例子

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> ser.ewm(alpha=.2).sum()
0    1.000
1    2.800
2    5.240
3    8.192
dtype: float64