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如果我使用以下方法来构造 a pandas.DataFrame，我会得到一个（我认为）很特殊的输出：

import pandas, numpy

df = pandas.DataFrame(
    numpy.random.rand(100,2), index = numpy.arange(100), columns = ['s1','s2'])
smoothed = pandas.DataFrame(
    pandas.ewma(df, span = 21), index = df.index, columns = ['smooth1','smooth2'])

当我查看平滑值时，我得到：

>>> smoothed.tail()
smooth1  smooth2
95      NaN      NaN
96      NaN      NaN
97      NaN      NaN
98      NaN      NaN
99      NaN      NaN

这似乎是以下碎片调用的聚合，它们会产生不同的结果：

smoothed2 = pandas.DataFrame(pandas.ewma(df, span = 21))
smoothed2.index = df.index
smoothed2.columns = ['smooth1','smooth2']

再次使用DataFrame.tail()我得到的调用：

>>> smoothed2.tail()
smooth1   smooth2
95  0.496021  0.501153 
96  0.506118  0.507541
97  0.516655  0.544621
98  0.520212  0.543751
99  0.518170  0.572429

任何人都可以提供为什么这些 DataFrame 构造方法应该不同的理由吗？

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1 回答 1

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的结果ewma(df, span=21)已经是一个 DataFrame，因此当您将它与列列表一起传递给 DataFrame 构造函数时，它会“选择”您传递的列。在这种特殊情况下，很难打破标签和数据之间的联系。如果您这样做了：

In [23]: smoothed = DataFrame(ewma(df, span = 21).values, index=df.index, columns = ['smooth1','smooth2'])
In [24]: smoothed.head()
Out[24]: 
    smooth1   smooth2
0  0.218350  0.877693
1  0.400214  0.813499
2  0.308564  0.739426
3  0.433341  0.641891
4  0.525260  0.620541

那没问题。当然

smoothed = ewma(df, span=21)
smoothed.columns = ['smooth1', 'smooth2']

也很好

于 2012-02-23T21:25:24.913 回答