如何使用Pandas计算加权移动平均值

Question

用熊猫我可以计算

• 使用pandas.stats.moments.rolling_mean的简单移动平均形状记忆合金
• 指数移动平均EMA使用pandas.stats.moments.ewma

但如何计算维基百科中描述的加权移动平均数（WMA）http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing。。。使用熊猫？

有计算WMA的pandas函数吗？

Answer 1

不，没有精确算法的实现。在这里创建了一个关于它的GitHub问题：

https://github.com/pydata/pandas/issues/886

我很乐意接受这个请求——实现应该是简单的Cython编码，并且可以集成到pandas.stats.moments

Answer 2

使用pandas，您可以结合使用.rolling()和.apply()计算加权移动平均值。
下面是一个具有3个权重和窗口=3的示例：

data = {'colA':random.randint(1, 6, 10)}
df = pd.DataFrame(data)

weights = np.array([0.5, 0.25, 0.25])
sum_weights = np.sum(weights)

df['weighted_ma'] = (df['colA']
    .rolling(window=3, center=True)
    .apply(lambda x: np.sum(weights*x) / sum_weights, raw=False)
)

请注意，在.rolling（）中，我使用了参数center=True。您应该检查这是否适用于您的用例，或者您是否需要center=False。