在数据分析和时间序列处理中,滑动平均(Rolling Average)是一种常用的方法,它可以用来平滑时间序列数据、去除噪声并提取趋势。本文将教你如何在Python中实现滑动平均,特别是使用pandas库。以下是实现滑动平均的整个流程。 实现流程 首先,了解我们需要的步骤并整理成表格形式。 流程图 下面是一个简单的流程图,展示了实现滑...
#Moving average using Python Rollingfunctiondata['MA5']=data['Close'].rolling(5).mean()data['MA20']=data['Close'].rolling(20).mean() 上面的代码执行后,将为数据框创建2个新列,如下所示: 好了,下面我们就可以测试策略了。 8、实时绘图 我们计划的最后一步是绘制数据并检查是否可以预测市场走势。...
Now, let's make a timelapse video for annual temperature change. To have a smooth video, we'll plot the 5-year rolling average. tas_change_yr_rolling5=tas_change_yr.rolling(year=5,center=True).mean().dropna('year').tas # Make a directory to save all the figures there:ifnot os.pa...
Python代码如下: #Moving average using Python Rolling function data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean() data['MA20'] = data['Close'].rolling(20).mean() 1. 2. 3. 上面的代码执行后,将为数据框创建2个新列,如下所示: 好了,下面我们就可以测试策略了。 8、实时绘图 我们计划的最后一...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def _moving_average(df, period): wma_1 = df['Adj Close'].rolling(window=period//2).apply( lambda x: np.sum(x * np.arange(1, period//2 + 1)) / np.sum(np.arange(1, period//2 + 1)), raw=True ) wma...
df['Result'] =df['column'].rolling(window=3).apply(custom_function) df 其中,custom_function是自定义的窗口函数,data是窗口中的数据,result是窗口函数的计算结果。 以上是Pandas窗口函数的一些常用操作和示例代码。需要注意的是,在使用窗口函数时,需要根据实际需求选择合适的窗口大小和窗口函数,并确保数据的顺序...
hma = diff.rolling(window=int(np.sqrt(period))).mean() return hma period = 20 df['hma'] = hull_moving_average(df, period) df['sma_20days'] = df['Adj Close'].rolling(window=period).mean() figsize = (10, 6) df[['Adj Close', 'hma', 'sma_20days']].plot(figsize=figsize)...
nine_period_low = df['low'].rolling(window=9).min() df['tenkan_sen'] = (nine_period_high + nine_period_low) /2# Kijun-sen (Base Line)twenty_six_period_high = df['high'].rolling(window=26).max() twenty_six_period_low = df['low'].rolling(window=26).min() ...
moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12) plt.plot(ts_log ,color ='blue') plt.plot(moving_avg, color='red') 可以看出moving_average要比原值平滑许多。 然后作差: ts_log_moving_avg_diff = ts_log-moving_avg ts_log_moving_avg_diff.dropna(inplace =True) ...
def plotMovingAverage(series, window, plot_intervals=False, scale=1.96, plot_anomalies=False): """ series - 时序dateframe window - 滑窗大小 plot_intervals - 显示置信区间 plot_anomalies - 显示异常值 """ rolling_mean = series.rolling(window=window).mean() ...