用于时序转换的pandas中的EWM

pandas中的EWM是指指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average）。它是一种常用的时序数据处理方法，用于对时间序列数据进行平滑处理和趋势分析。

EWM的主要特点是对历史数据进行加权处理，最近的数据权重较大，而较早的数据权重较小。这种加权方式使得EWM更加关注最近的数据，能够更好地反映数据的变化趋势。

EWM在时间序列数据分析中有广泛的应用场景，例如金融领域中的股票价格预测、商品销售预测等。它可以用于平滑数据，去除噪声，提取趋势，预测未来的数据走势。

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