如何在Pandas数据框架中计算MOVING AVERAGE

计算MOVING AVERAGE（移动平均）是Pandas使用频率非常高的一个操作，可以用来平滑数据、去除噪声等。下面是在Pandas数据框架中计算MOVING AVERAGE的完整攻略。

1. 加载数据：首先需要导入Pandas库，并使用Pandas的read_csv函数加载数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

1. 创建移动平均列：在Pandas数据框架中计算移动平均，需要先创建一个新的列来存储结果。可以使用Pandas的Series对象的rolling函数计算移动平均，并将结果赋值给一个新的列，例如“Moving Average”。

data['Moving Average'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()

其中，“window”参数指定移动平均窗口大小。这里设置为10，即每个数据点的移动平均是它本身和前9个数据点的平均值。

1. 可视化移动平均：可以使用Matplotlib库将数据和移动平均绘制成折线图，以便更好地展示数据的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data['Date'], data['Close'])
plt.plot(data['Date'], data['Moving Average'])
plt.legend(['Close', 'Moving Average'])
plt.show()

1. 完整代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("data.csv")
data['Moving Average'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
plt.plot(data['Date'], data['Close'])
plt.plot(data['Date'], data['Moving Average'])
plt.legend(['Close', 'Moving Average'])
plt.show()

以上就是在Pandas数据框架中计算MOVING AVERAGE的完整攻略，示例代码中使用的数据文件是一个带有日期和收盘价的CSV文件，可以根据实际情况更改数据来源和计算方法。