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
时间: 2024-03-24 22:42:01 浏览: 16
好的,可以使用如下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 假设收盘价数据存储在一个名为df的DataFrame中,日期为索引
rolling_mean = df['收盘价'].rolling(window=10, center=False).mean()
# 将计算出的移动平均收盘价添加到原始DataFrame中
df['10日移动平均收盘价'] = rolling_mean
```
其中,`window`参数指定了移动窗口的大小,这里设置为10,表示计算过去10个交易日的移动平均值。`center`参数设置为False,表示窗口在当前时间点的右侧,即计算当前时间点之前的数据。最后,将计算得到的移动平均收盘价添加到原始DataFrame中,便于后续分析。
相关问题
df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()什么意思
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。
df[ high ].rolling(window=2*N-1, center=True)包括开头数据,不包括结尾数据
这个问题涉及到 Pandas 中 DataFrame 的滚动窗口函数 rolling() 的用法。rolling() 函数可以对 DataFrame 进行滚动窗口计算,其中 window 参数指定窗口大小,center 参数指定窗口是否居中,而 high 则是 DataFrame 的一个列名。
根据你的描述,rolling() 函数的 window 参数是 2*N-1,因此窗口大小为 2*N-1。而 center 参数为 True,则表示窗口居中,即以当前行为中心,左右各取 window//2 个样本。因此,rolling() 函数包括开头数据,但不包括结尾数据。
举个例子,假设 DataFrame 的行数为 10,window=5,center=True。对于第一行,其滚动窗口包括前 2 个样本和当前样本,共 3 个样本;对于最后一行,其滚动窗口包括后 2 个样本和当前样本,共 3 个样本。因此,rolling() 函数不包括结尾数据。