Экспоненциальное среднее в Pandas

Экспоненциальное среднее сглаживает ряд так, что недавние значения влияют сильнее старых, без резкой границы окна. Сначала задают сглаживание через метод ewm, затем берут среднее методом mean.

Возьмём ряд из четырёх чисел и выведем сглаженный ряд с тем же сглаживанием, что в коде ниже:

import pandas as pd

vals = pd.Series([10.0, 20.0, 30.0, 40.0])
smooth = vals.ewm(span=3).mean()
print(smooth) # выведет 0    10.000000
              #         1    16.666667
              #         2    24.285714
              #         3    32.666667
              #         dtype: float64

Первая точка совпадает с исходной 10. Дальше среднее тянется за ростом ряда, но отстаёт от последнего скачка, потому что учитывает и более ранние значения с меньшим весом.

Создайте ряд температур 5, 10, 15, 20 и выведите экспоненциально сглаженный ряд, где недавние числа весят сильнее старых.

Соберите столбец load с числами 100, 120, 90, 110 в таблице. Покажите сглаженный ряд, где свежие значения влияют сильнее.

Из ряда индекса 1, 2, 4, 8 получите и выведите сглаженный ряд с большим весом у последних чисел.