看来ewmvar并不总是向后兼容。当在熊猫0.14.1和0.15.2中使用设置bias=True时，我们获得相同的结果。但是，当bias=False作为默认值时，结果不再相同。
在这种情况下，有没有办法保持兼容？我想确保确实如此。
s = Series(range(1, 11))
ewmvar(s, span=19, bias=False)
送出熊猫0.14.1：
0 -2.343804e-16
1 2.631579e-01
2 6.998135e-01
3 1.307082e+00
4 2.080978e+00
5 3.016467e+00
6 4.107530e+00
7 5.347237e+00
8 6.727838e+00
9 8.240851e+00
但是在熊猫0.15.2中：
0 NaN
1 0.500000
2 0.998155
3 1.658692
4 2.477992
5 3.451425
6 4.573407
7 5.837471
8 7.236344
9 8.762037
感谢您的任何见解。另一种方法是我设置自己的ewmvar。
最佳答案
请参阅此处有关ewma变化的部分（略有下降）：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#new-features
这些主要是错误修复和不一致。解释了任何实际的更改和理由。我相信，如果不是越野车，则可以保留向后兼容（iirc，您所显示的是错误的计算）
关于python - ewmvar在 Pandas 中的向后兼容性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27940492/