使用python 对 已知df['close'] 数据的情况下，求21日平均值数据：df['ma21']

使用pandas库可以很方便地对数据进行求解，可以通过rolling函数实现移动平均。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设close列为已知的收盘价数据
df = pd.DataFrame({'close': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]})

# 计算21日平均值
df['ma21'] = df['close'].rolling(window=21).mean()

# 输出结果
print(df)

其中，rolling函数的参数window表示移动窗口的大小，这里设置为21。通过mean函数计算移动窗口内的平均值，赋值给新的列ma21。

相关问题

使用python对df.columns[8]求最大值，最小值，平均值，并列出来

好的，以下是您需要的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv') # 请将 'your_file.csv' 替换成您的文件名

# 求最大值、最小值、平均值
max_val = df.iloc[:, 8].max()
min_val = df.iloc[:, 8].min()
avg_val = df.iloc[:, 8].mean()

# 输出结果
print(f"最大值为: {max_val}")
print(f"最小值为: {min_val}")
print(f"平均值为: {avg_val}")

请确保将 'your_file.csv' 替换为您实际使用的文件名，并将该文件放在您的工作目录中。执行上述代码后，您将看到类似下面结果：

最大值为: 100
最小值为: 0
平均值为: 50.5

这是您所需的最大值、最小值和平均值。

使用python 将 pandas数据类型数据 df 的一列 df['ma21'] 输出到txt中

好的，您可以使用以下代码将 Pandas DataFrame 中的 `ma21` 列输出到文本文件中：

with open('ma21.txt', 'w') as file:
    file.write(df['ma21'].to_string(index=False))

这将创建一个名为 `ma21.txt` 的文件，并将 `ma21` 列中的数据写入该文件。请注意，`to_string()` 方法用于将 Pandas Series 转换为字符串，`index=False` 参数用于禁止输出索引列。