使用python 将 pandas数据类型数据 df 的一列 df['ma21'] 输出到txt中
时间: 2024-03-08 19:48:57 浏览: 18
好的,您可以使用以下代码将 Pandas DataFrame 中的 `ma21` 列输出到文本文件中:
```python
with open('ma21.txt', 'w') as file:
file.write(df['ma21'].to_string(index=False))
```
这将创建一个名为 `ma21.txt` 的文件,并将 `ma21` 列中的数据写入该文件。请注意,`to_string()` 方法用于将 Pandas Series 转换为字符串,`index=False` 参数用于禁止输出索引列。
相关问题
使用python 对 已知df['close'] 数据的情况下,求21日平均值数据:df['ma21']
使用pandas库可以很方便地对数据进行求解,可以通过rolling函数实现移动平均。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设close列为已知的收盘价数据
df = pd.DataFrame({'close': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]})
# 计算21日平均值
df['ma21'] = df['close'].rolling(window=21).mean()
# 输出结果
print(df)
```
其中,rolling函数的参数window表示移动窗口的大小,这里设置为21。通过mean函数计算移动窗口内的平均值,赋值给新的列ma21。
python 如何将AKSHARE运行结果输出到excel里
您可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象将 AKSHARE 运行结果存储为表格形式,然后使用 to_excel 方法将其输出到 Excel 文件中。以下是一个示例代码:
```python
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取均线数据
stock_zh_a_daily_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh600000', adjust="qfq")
ma_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000").iloc[-20:, :][['date', 'close']]
ma_df['5日均线'] = ma_df['close'].rolling(window=5).mean()
# 存储为表格形式
result_df = pd.merge(stock_zh_a_daily_df, ma_df, on='date', how='left')
result_df = result_df[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol', '5日均线']]
result_df = result_df.dropna() # 删除空值
result_df = result_df.set_index('date')
# 输出到 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
result_df.to_excel(writer)
writer.save()
```
通过以上代码,您可以将股票的行情数据和其 5 日均线数据存储在一个表格中,并将其输出到 Excel 文件 'output.xlsx' 中。