df[ high ].rolling(window=2*N-1, center=True)包括开头数据，不包括结尾数据

这个问题涉及到 Pandas 中 DataFrame 的滚动窗口函数 rolling() 的用法。rolling() 函数可以对 DataFrame 进行滚动窗口计算，其中 window 参数指定窗口大小，center 参数指定窗口是否居中，而 high 则是 DataFrame 的一个列名。

根据你的描述，rolling() 函数的 window 参数是 2*N-1，因此窗口大小为 2*N-1。而 center 参数为 True，则表示窗口居中，即以当前行为中心，左右各取 window//2 个样本。因此，rolling() 函数包括开头数据，但不包括结尾数据。

举个例子，假设 DataFrame 的行数为 10，window=5，center=True。对于第一行，其滚动窗口包括前 2 个样本和当前样本，共 3 个样本；对于最后一行，其滚动窗口包括后 2 个样本和当前样本，共 3 个样本。因此，rolling() 函数不包括结尾数据。

相关问题

类似于这种方法base_df[base_df.index=='2023-06-05']

这种方法可以通过布尔索引来实现。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df.set_index('B', inplace=True)  # 设置 B 列为索引列
print(df[df.index == 'a'])  # 输出索引为 'a' 的行

输出结果为：

   A
B   
a  1

在这个例子中，我们使用布尔索引 `df.index == 'a'` 来选取索引为 'a' 的行，并使用 `df[]` 来筛选行数据。

利用df.rolling(window=10, center=False).mean()计算收盘价 / 过去 10 个交易日的移动平均收盘价

好的，这是一个关于股票数据处理的问题。我们可以使用 pandas 库来进行数据处理。

首先，我们需要读入股票数据，可以使用 pandas 的 read_csv 函数来读取 csv 文件，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

然后，我们可以使用 rolling 和 mean 函数来计算移动平均收盘价，例如：

close_price = df['close']  # 获取收盘价列
ma_10 = close_price.rolling(window=10, center=False).mean()  # 计算移动平均收盘价

其中，window 参数表示移动平均的窗口大小，center 参数表示计算中心点，默认为 False，表示以左端点为中心点计算。

最后，我们可以将计算结果添加到原数据中，例如：

df['ma_10'] = ma_10  # 将移动平均收盘价添加到原数据中

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stock_data.csv')
close_price = df['close']
ma_10 = close_price.rolling(window=10, center=False).mean()
df['ma_10'] = ma_10

注意，这里的 stock_data.csv 是一个包含股票数据的 csv 文件，需要根据实际情况进行替换。