Pandas 移动平均线 – python程序员分享

本文介绍了Pandas 移动平均线 – python程序员分享，有助于帮助完成毕业设计以及求职，是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会，在此分享。

我想在移动时间序列中添加移动平均值计算。

来自Quandl的原始数据

Exchange = Quandl.get("BUNDESBANK/BBEX3_D_SEK_USD_CA_AC_000",                       authtoken="xxxxxxx")  #               Value # Date                # 1989-01-02  6.10500 # 1989-01-03  6.07500 # 1989-01-04  6.10750 # 1989-01-05  6.15250 # 1989-01-09  6.25500 # 1989-01-10  6.24250 # 1989-01-11  6.26250 # 1989-01-12  6.23250 # 1989-01-13  6.27750 # 1989-01-16  6.31250  # Calculating Moving Avarage MovingAverage = pd.rolling_mean(Exchange,5)  #               Value # Date           # 1989-01-02      NaN # 1989-01-03      NaN # 1989-01-04      NaN # 1989-01-05      NaN # 1989-01-09  6.13900 # 1989-01-10  6.16650 # 1989-01-11  6.20400 # 1989-01-12  6.22900 # 1989-01-13  6.25400 # 1989-01-16  6.26550 

我想在Value之后使用相同的索引(Date)将计算出的移动平均值作为新列添加到右侧。优选地，我还想将计算的移动平均值重命名为MA。

参考方案

滚动平均值返回一个Series，您只需要将其添加为DataFrame(MA)的新列，如下所述。

有关信息，在较新的熊猫版本中不建议使用rolling_mean函数。我在示例中使用了新方法，请参见下面的pandas documentation引用。

警告在版本0.18.0之前，pd.rolling_*，pd.expanding_*和pd.ewm*是模块级功能，现在已弃用。使用Rolling，Expanding和EWM.对象以及相应的方法调用将它们替换。

df['MA'] = df.rolling(window=5).mean()  print(df) #             Value    MA # Date                    # 1989-01-02   6.11   NaN # 1989-01-03   6.08   NaN # 1989-01-04   6.11   NaN # 1989-01-05   6.15   NaN # 1989-01-09   6.25  6.14 # 1989-01-10   6.24  6.17 # 1989-01-11   6.26  6.20 # 1989-01-12   6.23  6.23 # 1989-01-13   6.28  6.25 # 1989-01-16   6.31  6.27 

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