pandas对行求平均

时间: 2023-11-15 14:02:38 浏览: 77

对python pandas 画移动平均线的方法详解

在Python数据分析领域，pandas库是一个非常强大的工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。在金融数据分析中，移动平均线（Moving Average）是一种常用的技术分析指标，用于平滑时间序列数据并识别趋势。本篇文章将详细介绍如何使用pandas库在Python中绘制移动平均线。我们需要导入必要的库，包括pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot用于数据可视化。在代码开始，我们检查命令行参数，确保提供了一个数字i，这将用于选择数据列进行移动平均计算。 ```python import os, sys if len(sys.argv) == 2: i = sys.argv[1] else: print('usage: pd_roll_mean1.py i ') sys.exit(1) ``` 接着，我们加载数据。这里的数据文件`66001_.txt`包含了日期date以及多个名为jz0到jz5的列。我们使用pandas的read_csv函数读取数据，并设置parse_dates=True以便将第一列解析为日期类型，同时将日期列设为DataFrame的索引。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('/python/66001_.txt', parse_dates=True, index_col=0) ``` 为了查看数据的基本信息，我们可以调用describe方法，这会返回数据的统计摘要，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。 ```python df.describe() ``` 在进行可视化之前，我们需要配置matplotlib以支持中文显示。这是因为默认情况下，matplotlib可能无法正确渲染中文字符。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ``` 然后，我们选择数据列`jz`加上传入的i值作为移动平均的计算对象，例如，如果i为5，则选取列`jz5`。我们将原始数据和30日移动平均线绘制在同一图表上，使用`plot`方法，设置图表大小、网格线、图例等属性。 ```python jz = 'jz' + str(i) df[jz].plot(figsize=(12, 6), grid=True, legend=jz, label='66001' + str(i)) ``` 移动平均是通过pandas的`rolling_mean`（在新版本中已更改为`rolling`和`mean`）函数实现的，该函数接受数据列和窗口大小作为参数，计算指定窗口内的平均值。在这里，我们选择30日移动平均。 ```python pd.rolling_mean(df[jz], 30).plot(grid=True) ``` 调用`plt.show()`显示图表。 ```python plt.show() ``` 整个程序运行起来，通过`python pd_roll_mean1.py 5`这样的命令，可以生成基于数据列`jz5`的30日移动平均线图形。这个过程适用于任何时间序列数据，帮助分析者识别数据的趋势，从而做出决策。参考书籍：《利用Python进行数据分析》总结来说，使用pandas在Python中画移动平均线涉及以下关键步骤： 1. 导入pandas和matplotlib库。 2. 加载数据并设置日期列为索引。 3. 使用`rolling_mean`（或`rolling`和`mean`）计算移动平均。 4. 使用matplotlib绘制原始数据和移动平均线。 5. 配置matplotlib支持中文显示。这个过程展示了pandas的强大功能，不仅简化了数据处理，还使得数据可视化变得容易。通过理解这个示例，读者可以进一步探索pandas在时间序列分析中的其他应用，比如计算不同周期的移动平均、添加滚动标准差等。

使用Pandas对行求平均可以使用mean()函数，并指定axis=1参数。例如，对于一个名为df的DataFrame对象，可以使用df.mean(axis=1)来计算每一行的平均值。需要注意的是，如果某一行存在NaN值，则默认情况下mean()函数会忽略该值，如果需要包含NaN值，则需要设置skipna=False参数。

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