Pandas预测平均移动

简介

Pandas是一个强大的Python数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能。其中，Pandas的rolling函数用于执行一系列基于移动窗口的计算，包括移动平均、移动标准差等等。本文将介绍如何使用Pandas对时间序列数据进行移动平均预测。

代码示例

# 引入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建时间序列数据
dates = pd.date_range('20210101', periods=100)

# 创建随机数列作为数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100), index=dates)

# 计算7天平均移动
rolling_mean = data.rolling(window=7).mean()

# 绘制原始数据和移动平均线
plt.plot(data, color='blue', label='Original Data')
plt.plot(rolling_mean, color='red', label='Rolling Mean')
plt.legend(loc='best')
plt.title('Rolling Mean Prediction')
plt.show()

说明

1. 首先，我们导入必要的库，包括pandas、numpy和matplotlib。
2. 然后，我们创建了一个日期序列和随机数列作为数据。
3. 接着，我们使用rolling函数来计算7天平均移动，这里window参数表示移动窗口的大小。
4. 最后，我们使用matplotlib绘制原始数据和移动平均线的图形，并添加标题和图例。

结论

Pandas的rolling函数提供了一种方便的方式来执行基于移动窗口的计算。在本例中，我们使用rolling函数对时间序列数据进行了7天平均移动预测，并得出了移动平均线的图形。您可以通过更改window参数来尝试不同的预测模型，并使用其他rolling函数计算其他基于移动窗口的统计量。