df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()什么意思
时间: 2024-01-28 12:03:02 浏览: 17
这段代码是用来计算股票收盘价的5日均线(Moving Average,简称MA)的。具体来说,它使用了 Pandas 库中的 rolling 函数对收盘价进行滚动计算,每次计算5个值的平均值作为该天的5日均线值,最后将计算出的5日均线值存储在 DataFrame 中的 'ma5' 列中。可以通过以下步骤实现:
1. 首先,需要导入 Pandas 库:`import pandas as pd`
2. 然后,需要读取股票数据,并将其存储在一个 DataFrame 中,假设该 DataFrame 的名称为 df。
3. 最后,使用 `df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()` 计算5日均线,并将结果存储在 DataFrame 的 'ma5' 列中。
相关问题
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
import pandas as pd import mplfinance as mpf data=['中水渔业000798.SZ','开创国际600097.SH','大湖股份600257.SH','好当家600467.SH'] result_list = [] # 读取股票数据 for i in data: df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=i) # 将日期列转换为datetime类型,并设置为索引 data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart') # 计算M日移动平均线 data['MA'] = data['Close'].rolling(window=M).mean() # 计算N日的移动平均线 data['MA_N'] = data['Close'].rolling(window=N).mean() # 计算N日的标准差 data['std'] = data['Close'].rolling(window=N).std() # 计算BOLL指标线 data['BOLL_upper'] = data['MA_N'] + 2 * data['std'] data['BOLL_lower'] = data['MA_N'] - 2 * data['std']检查并修改以上代码,使其正确运行
在您提供的代码中,有几处需要进行修改和调整才能正确运行:
1. 在读取股票数据时,您使用了`pd.read_excel`函数,但是该函数需要传入文件的完整路径。请确保提供正确的文件路径,或者将Excel文件与代码文件放在同一个目录下,并使用相对路径。
2. 在绘制K线图之前,需要先创建一个空的figure对象,并将其传递给`mpf.plot`函数。可以使用`mpf.figure()`来创建一个figure对象。
3. 在计算M日移动平均线之前,您需要指定M的具体值。
4. 在计算BOLL指标线时,您需要指定N的具体值。
5. 最后,您需要调整代码中的变量名,将`data`改为`df`或其他合适的变量名。
以下是修改后的示例代码:
```python
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
data = ['中水渔业000798.SZ', '开创国际600097.SH', '大湖股份600257.SH', '好当家600467.SH']
M = 10 # 移动平均线的时长
N = 20 # BOLL指标的时长
# 读取股票数据
result_list = []
for stock in data:
df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=stock)
result_list.append(df)
# 绘制K线图
fig = mpf.figure(style='charles')
for df in result_list:
mpf.plot(df, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart', fig=fig)
# 计算M日移动平均线
for df in result_list:
df['MA'] = df['Close'].rolling(window=M).mean()
# 计算N日的移动平均线和标准差
for df in result_list:
df['MA_N'] = df['Close'].rolling(window=N).mean()
df['std'] = df['Close'].rolling(window=N).std()
# 计算BOLL指标线
for df in result_list:
df['BOLL_upper'] = df['MA_N'] + 2 * df['std']
df['BOLL_lower'] = df['MA_N'] - 2 * df['std']
```
请根据您的实际情况进行进一步的调整和修改。希望能帮到您!
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