如何平滑一个pandas / matplotlib线条图？

平滑一个 pandas/matplotlib 线条图可以使用滤波技术，其中常用的方法包括移动平均和指数平滑。

移动平均（Moving Average）是一种简单的平滑方法，它通过计算一系列连续时间段内数据的平均值来减少噪声。可以使用 pandas 中的 rolling 函数进行移动平均计算，然后再使用 matplotlib 绘制平滑后的线条图。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算移动平均
smooth_data = data.rolling(window=3).mean()

# 绘制原始数据和平滑后的线条图
plt.plot(data, label='原始数据')
plt.plot(smooth_data, label='平滑数据')
plt.legend()
plt.show()

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指数平滑（Exponential Smoothing）是一种加权平均的方法，它赋予较近期观测值更高的权重，相比于移动平均，更能捕捉到时间序列的趋势。可以使用 pandas 中的 ewm 函数进行指数平滑计算，然后再使用 matplotlib 绘制平滑后的线条图。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算指数平滑
smooth_data = data.ewm(alpha=0.5).mean()

# 绘制原始数据和平滑后的线条图
plt.plot(data, label='原始数据')
plt.plot(smooth_data, label='平滑数据')
plt.legend()
plt.show()

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