PWMA_10: Pot Weighted Moving Average,位移加权移动平均线,是一种加权移动平均线。 RMA_10: Rolling Moving Average,滚动移动平均线,一种常见的移动平均线。 SINWMA_14: Sine Weighted Moving Average,正弦权重移动平均线,一种特殊的加权平均方法。 SMA_10: Simple Moving Average,简单移动平均线,最常见的移动平...
squared_error # 分离特征和目标变量 X = df_cleaned[['DayOfWeek', 'Month', 'RollingMean_7D']] y = df_cleaned['Sales'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并训练模型 model = LinearRegression()...
9.2 移动窗口时间序列统计 结合rolling()方法,可以对时间序列数据进行滑动窗口统计。 # 移动窗口时间序列统计rolling_window_time=df_time_indexed['B'].rolling(window=2)moving_average_time=rolling_window_time.mean()print("移动窗口时间序列统计:\n",moving_average_time) 通过这些高级的统计方法,你可以更深入...
print(df.diff( periods=1, axis=‘columns‘)) print(df.diff( periods=-1, axis=1)) # 变化率计算 data['收盘价(元)'].pct_change() # 以5个数据作为一个数据滑动窗口,在这个5个数据上取均值 df['收盘价(元)'].rolling(5).mean() 数据修改 # 删除最后一行 df = df.drop(labels=df.shape...
df['收盘价(元)'].rolling(5).mean() 数据修改 # 删除最后一行 df = df.drop(labels=df.shape[0]-1) # 添加一行数据['Perl',6.6] row = {<!-- -->'grammer':'Perl','popularity':6.6} df = df.append(row,ignore_index=True)
import pandas as pdimport yfinance as yf# 获取股票数据data = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2022-01-01")# 计算移动平均线data['MA50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()# 绘制股票价格与移动平均线data[['Close', 'MA50']].plot() ...
# 移动平均rolling_mean=ts.rolling(window=3).mean()print(rolling_mean) 3. 时间序列预测方法 3.1 简单线性回归 简单线性回归是一种基本的时间序列预测方法,适用于线性趋势明显的数据。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 构建线性回归模型X=np.aran...
rolling(5).mean() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 数据修改 AI检测代码解析 # 删除最后一行df = df.drop(labels=df.shape[0]-1)# 添加一行数据['Perl',6.6]row = {'grammer':'Perl','popularity':6.6}df = df.append(row,ignore_index=True)# 某列小数转百分数df.style....
数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况,如果要使数据分析更加准确,就需要对这些没有用的数据进行处理。 数据清洗与预处理的常见步骤: 缺失值处理:识别并填补缺失值,或删除含缺失值的行/列。
print(df.diff( periods=1, axis=‘columns‘))print(df.diff( periods=-1, axis=1))# 变化率计算data['收盘价(元)'].pct_change()# 以5个数据作为一个数据滑动窗口,在这个5个数据上取均值df['收盘价(元)'].rolling(5).mean() 数据修改