三期移动平均法jupyter

三期移动平均法是一种时间序列分析方法，用于平滑数据并预测未来的趋势。它通过计算过去三个时间点的平均值来预测下一个时间点的值。

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python编程语言来实现三期移动平均法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列数据的DataFrame
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        '销售额': [100, 150, 200, 180, 250]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 计算三期移动平均值
df['三期移动平均'] = df['销售额'].rolling(window=3).mean()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，你将得到一个包含三期移动平均值的DataFrame。每个时间点的三期移动平均值是过去三个时间点销售额的平均值。