Pri*_*riS 3 python time-series pandas
我在谷歌和这里进行了广泛的搜索，但似乎找不到我正在寻找的答案，或者至少找不到我理解的一些东西。是否可以在 Pandas 中使用 EWMA 进行预测？例如，如果我有 2 月 1 日至 3 月 31 日 2 个月的每日网站点击数据，并且在数据中没有看到任何趋势或季节性，那么似乎我应该能够使用 EWMA 来“预测”点击次数晚些时候，比如 4 月 10 日。在 Excel 中，我可以想象在 3 月 31 日之后填充大约 10 个日期或行，并计算移动平均值，其中 4 月 10 日的 5 天 EWMA 将基于前几天的加权预测。有什么方法可以在 Python 中做到这一点吗？
谢谢 ！
实施起来很简单，但您会对 EWMA 对未来的预测感到有点无聊（平均值只是最近的观察结果）。如果您想要一个可以让您试验 EWMA 水平、趋势和季节性的 python 包，请尝试我的 Holt Winters 实现：
https://github.com/welch/seasonal
https://pypi.python.org/pypi/seasonal