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?