一文带你深入了解Python中的二次移动平均法

什么是二次移动平均法？

二次移动平均法是指对一组数据进行平滑处理的方法。首先对数据进行一次移动平均计算，然后对第一次平滑的结果再做一次移动平均计算，从而得到最终的平滑结果。这个过程可以使用Python中的pandas库来实现。

如何实现二次移动平均法？

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

假设我们有一组数据如下：

data = [3, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 18]

我们想要对这组数据进行二次移动平均计算，首先需要进行一次移动平均计算，代码如下：

s = pd.Series(data)
ma1 = s.rolling(window=3).mean()

以上代码中，我们定义了一个pandas的Series对象，并使用rolling()函数来进行移动窗口的计算。rolling()函数的window参数指定了移动窗口的大小，这里我们设为3，表示每次计算3个数的平均值。mean()函数计算每次移动窗口的平均值，并得出第一次平滑的结果。

接着，我们对第一次平滑的结果再做一次移动平均计算，代码如下：

ma2 = ma1.rolling(window=3).mean()

根据二次移动平均法的定义，我们需要对第一次平滑的结果再进行一次移动平均计算，这里我们仍然使用rolling()函数进行计算，window参数仍然设为3。最终得到的ma2就是二次移动平均的结果。

示例说明

下面我们使用一个实际的数据集来进行示例说明。

首先，我们需要导入pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们使用pandas读取一个csv文件：

df = pd.read_csv('stock.csv', index_col=0)

这里我们读取的是一个股票的历史行情数据。通过pandas的read_csv函数，我们可以将csv文件中的数据读取到DataFrame对象中，index_col参数表示将第一列作为索引列。

然后，我们可以使用pandas自带的plot()函数来绘制股票的收盘价曲线：

df['close'].plot()
plt.show()

以上代码中，我们使用df['close']来选择DataFrame中的收盘价列进行绘制，plot()函数会自动绘制出收盘价的曲线图。最后使用plt.show()来显示图形。

接着，我们对收盘价进行二次移动平均计算，并绘制出平滑后的曲线：

s = pd.Series(df['close'])
ma1 = s.rolling(window=5).mean()
ma2 = ma1.rolling(window=3).mean()
ma2.plot()
plt.show()

以上代码中，我们使用rolling()函数对收盘价进行二次移动平均计算，window参数设为5和3，分别表示第一次和第二次移动平均计算的窗口大小。最后使用plot()函数绘制出平滑后的曲线，并使用plt.show()来显示图形。

通过以上示例，我们可以看到二次移动平均法对原始数据进行了一定的平滑处理，使得曲线更加趋势清晰，方便我们进行分析。