moving-average

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    私は変化している値の平均を計算しようとしています。以前の値をすべて配列に格納せずに反復処理したいと思います。 Iこの式でnはvalueに対する変更の数である avg = avg + (value - avg)/n を発見しました。 TL; DR 私の質問、この式は、それが異なる結果を与える可能性がある場合、または (私はそれらを比較するときであることをそれはそう)の平均を計算 の通常の方法と同

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    パンダの新しいので、私に同行してください。 私のデータフレームは date,name,country,tag,cat,score 2017-05-21,X,US,free,4,0.0573 2017-05-22,X,US,free,4,0.0626 2017-05-23,X,US,free,4,0.0584 2017-05-24,X,US,free,4,0.0563 2017-05-21

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    Rのデータセットの(財務)年の年平均はどうすれば計算できますか? 私のデータの形式は次のとおりです。私はこれまでの5日間、ローリング平均値を計算した library(zoo) DF=data.frame(Day=seq(as.POSIXct("2017-03-01"), as.POSIXct("2017-06-07"),"day"),Value=rnorm(98,1,2)) DF$`5day_

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    私は浮動小数点数を含むリストの指数移動平均を計算するためにパンダを使用するpython v3.6関数を持っています。ここに関数があり、動作することがテストされています。 def get_moving_average(values, period): import pandas as pd import numpy as np values = np.array(va

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    私のビーコンの広告間隔は330msです。私は、iOSデバイスを使用して、スキャン速度が平均で1秒あたり1スキャンである広告パケットをスキャンします。移動平均フィルタを使用して、変動するRSSI値を平滑化したい。 1.2m/sの歩行速度と330msの広告間隔を考えると、移動平均フィルタのウィンドウのサイズはどのくらいでしょうか?彼らの間に数学的関係はありますか? ありがとうございます。

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    コールセンター内のコールの量について、6週間の移動平均を同じ曜日に計算しています。 私はこれの意味することは、私が働いて、次のコードを持っている 同じ6前の日(最後の6火曜日、最後の6つの水曜日、など)ではなく、柔軟ですべて: SELECT [ROW_DATE], [DEPARTMENT_DESC], [totalcalls], AVG([TOTALCALL

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    私は、次の形式でのデータから5分の価格の9長移動平均を取得しようとしている: ID、価格、タイムライン 1 15.36573000 2017-08-31 22:00:00 1 15.29229000 2017-08-31 21:55:00 1 15.23297000 2017-08-31 21:50:00 1 15.23469000 2017-08-31 21:45:00 1 15.232

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    3答えて

    に別の列に基づいて、パンダのデータフレーム内の値を計算することができ、私は同じデータフレーム内の別の列から計算されているパンダのデータフレーム内の値の新しい列を作成しようとしています: df['ema_ideal'] = df['Adj Close'].ewm(span=df['ideal_moving_average'], min_periods=0, ignore_na=True).mean

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    だから私のデータセットには、次のようになります。 date,site,iso,id,hits 2017-08-25,google,1,7012,14225.0 2017-08-26,google,1,7012,14565.0 2017-08-27,google,1,7012,14580.0 2017-08-28,google,1,7012,14227.0 2017-08-29,googl

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    私はグローバルな気象データを使用しています。データは経度x緯度x時間ステップを表します。すべての緯度と経度で5日間の移動平均を計算したいと思います。 以下のイメージは、データ構造を示しています。移動するウィンドウの長さを定義するループを作成するにはどうすればよいですか?