pandas库编写滑动平均算法

pandas库提供了rolling函数来实现滑动窗口计算，可以方便地实现滑动平均算法。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个时间序列数据
ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('20190101', periods=1000))
ser_obj = ser_obj.cumsum()

# 计算滑动平均
rolling_mean = ser_obj.rolling(window=5, center=True).mean()
print(rolling_mean.head())

在这个示例中，我们首先创建了一个时间序列数据，然后使用cumsum函数对其进行累加。接着，我们使用rolling函数计算滑动平均，其中window参数指定了窗口大小，center参数指定了窗口是否居中。最后，我们打印出了计算结果。

需要注意的是，rolling函数还可以计算其他的统计函数，例如sum、std、var等。如果需要计算自定义的函数，可以使用apply函数来实现。另外，rolling函数还支持多列数据的计算，可以通过指定axis参数来实现。

相关问题

pandas 滑动平均

滑动平均是一种常用的时间序列数据处理方法，用于平滑数据并减少噪声。在pandas中，可以使用rolling函数来实现滑动平均。

滑动平均的基本思想是对数据序列中的每个数据点，取其前后一定窗口大小内的数据进行平均计算。这个窗口会随着数据点的移动而滑动，因此称为滑动平均。

下面是使用pandas进行滑动平均的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据序列
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算滑动窗口大小为3的滑动平均
rolling_mean = data.rolling(window=3).mean()

print(rolling_mean)

输出结果为：

0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
6    6.0
7    7.0
8    8.0
9    9.0
dtype: float64

在上述示例中，我们创建了一个包含10个数据点的序列，并使用rolling函数计算了窗口大小为3的滑动平均。由于前两个数据点无法构成窗口，因此对应的滑动平均值为NaN。从第三个数据点开始，每个数据点的滑动平均值都是其前后窗口内数据的平均值。

滑动平均算法python实现详细

滑动平均算法（Moving Average）是常用于时间序列数据处理的一种算法，可以平滑随时间变化的数据并减少噪声，常用于股票价格预测、天气预测等领域。下面介绍Python实现滑动平均算法的详细步骤。

1. 导入模块

首先需要导入numpy模块用于数据处理。

2. 读取数据

可以使用pandas模块读取csv格式的数据，这里以读取stockdata.csv文件为例。

import pandas as pd
data=pd.read_csv('stockdata.csv')

3. 初始化滑动窗口

滑动平均的计算是基于滑动窗口的，滑动窗口的大小表示取几个数据的平均值。可以根据实际需求设置窗口大小，这里以窗口大小为5为例。

window_size=5

4. 计算滑动平均

在滑动窗口大小确定的情况下，可以通过循环遍历数据进行滑动平均的计算。具体步骤如下：

(1) 初始化第一个滑动窗口和滑动平均值列表。

(2) 遍历所有数据。

(3) 当当前窗口内数据不足时，直接将当前数据加入窗口并计算当前窗口内数据的平均值。

(4) 当当前窗口内数据已足够时，先将第一个数据弹出窗口，再将当前数据加入窗口并计算当前窗口内数据的平均值。将计算得到的滑动平均值存入滑动平均值列表。

import numpy as np

def moving_average(data,window_size):
    ma_list=[]
    window=data[:window_size]
    ma=np.mean(window)
    ma_list.append(ma)
    for i in range(window_size,len(data)):
        window=window[1:]
        window=np.append(window,data[i])
        ma=np.mean(window)
        ma_list.append(ma)    
    return ma_list

data_list=list(data['close'])
ma_list=moving_average(data_list,window_size)

5. 可视化结果

可以使用matplotlib模块将原始数据和滑动平均值列表一起绘制在图表上，以便于比较和分析。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data_list,label='Original Data')
plt.plot(ma_list,label='Moving Average')
plt.legend()
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def moving_average(data,window_size):
    ma_list=[]
    window=data[:window_size]
    ma=np.mean(window)
    ma_list.append(ma)
    for i in range(window_size,len(data)):
        window=window[1:]
        window=np.append(window,data[i])
        ma=np.mean(window)
        ma_list.append(ma)
    return ma_list

data=pd.read_csv('stockdata.csv')
data_list=list(data['close'])
window_size=5
ma_list=moving_average(data_list,window_size)

plt.plot(data_list,label='Original Data')
plt.plot(ma_list,label='Moving Average')
plt.legend()
plt.show()

参考文献：https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E6%BB%91%E5%8A%A8%E5%B9%B3%E5%9D%87