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python - Pandas 和 Rolling_Mean with Offset(平均每日交易量计算)

coder 2023-08-22 原文

当我将股票数据从 Yahoo 提取到数据框中时，我希望能够计算 5 天的平均交易量，不包括当前日期。

有没有办法使用带有偏移量的滚动均值？例如，5 天表示不包括当前日期并基于前 5 天。

当我运行下面的代码时

r = DataReader("BBRY", "yahoo", '2015-01-01','2015-01-31')

r['ADV']=pd.rolling_mean(r['Volume'], window=5)

它返回 5 天的交易量，包括当前日期，所以当您查看下面的内容时，1/8 具有 1/2、1/5、1/6、1/7 和 1/的平均交易量8.我希望 1/9 是第一个返回平均交易量的日期，它包含来自 1/2、1/5、1/6、1/7 和 1/8 的数据。

    Date   Open    High     Low   Close    Volume  Adj Close  Symbol           ADV 

1/2/2015  11.01   11.11   10.79   10.82   9733200      10.82    BBRY           NaN
1/5/2015  10.60   10.77   10.37   10.76  12318100      10.76    BBRY           NaN
1/6/2015  10.80   10.85   10.44   10.62  10176400      10.62    BBRY           NaN
1/7/2015  10.65   10.80   10.48   10.67  10277400      10.67    BBRY           NaN
1/8/2015  10.75   10.78   10.57   10.63   6868300      10.63    BBRY  9,874,680.00 
1/9/2015  10.59   10.65   10.28   10.38   7745600      10.38    BBRY  9,477,160.00

最佳答案

您可以移动行来实现您想要的:

In [44]:
r['ADV'] = pd.rolling_mean(r['Volume'].shift(), window=5)
r

Out[44]:
             Open   High    Low  Close    Volume  Adj Close       ADV
Date                                                                 
2015-01-02  11.01  11.11  10.79  10.82   9733200      10.82       NaN
2015-01-05  10.60  10.77  10.37  10.76  12318100      10.76       NaN
2015-01-06  10.80  10.85  10.44  10.62  10176400      10.62       NaN
2015-01-07  10.65  10.80  10.48  10.67  10277400      10.67       NaN
2015-01-08  10.75  10.78  10.57  10.63   6868300      10.63       NaN
2015-01-09  10.59  10.65  10.28  10.38   7745600      10.38   9874680
2015-01-12  10.36  10.37  10.02  10.12   7739600      10.12   9477160
2015-01-13  10.05  10.23   9.68   9.71  15292900       9.71   8561460
2015-01-14   9.61  12.63   9.32  12.60  83543900      12.60   9584760
2015-01-15  10.36  10.71  10.01  10.11  52574600      10.11  24238060
2015-01-16  10.12  10.39  10.11  10.24  16068900      10.24  33379320
2015-01-20  10.28  10.37   9.82  10.03  15185900      10.03  35043980
2015-01-21  10.03  10.38   9.81   9.93  19614500       9.93  36533240
2015-01-22  10.44  11.11  10.24  10.51  44594300      10.51  37397560
2015-01-23  10.78  11.03  10.61  10.71  21079800      10.71  29607640
2015-01-26  10.67  10.71  10.40  10.52   6982000      10.52  23308680
2015-01-27  10.38  10.63  10.32  10.56   7057200      10.56  21491300
2015-01-28  10.65  10.67  10.10  10.12   9705000      10.12  19865560
2015-01-29  10.05  10.27   9.85  10.25  12304700      10.25  17883660
2015-01-30  10.15  10.26  10.00  10.15   9203400      10.15  11425740

关于python - Pandas 和 Rolling_Mean with Offset(平均每日交易量计算)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35272145/

Rolling_MeanRolling10201501pythonpandasdataframe

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