常用的均线计算方法是哪几种(股票均线怎么看(常用的均线计算方法包括哪些)--知识财经)

股票均线怎么看(常用的均线计算方法包括哪些)--知识财经

1.股票均线可以这样看：1、均线由上升转为下降，可能说明股价要开始回调；2、均线由下而上穿越，可能说明股价将开始反转；3、均线错综在一起，并且看不出未来运行趋势，可能说明股价正在横盘整理期，未来选择方向不明确。

2.4、股价在均线的上方运行，这均线是支撑位；5、股价在均线下方运行，则均线是压力位。

3.由于均线具有滞后性，如果单单依靠移动平均线的买入信号和卖出信号过于片面，需要结合基本面分析。

4.拓展资料：一、均线1、均线又叫移动平均线，主要是根据价格变化而变化的指标，常用移动平均线有短期均线（5、10、20、30日）和中长期均线（60、120、240日），反映的就是这个时间段的股票价格的一个平均成本，比如5日就是最近5日的均价，以此类推。

5.二、根据周期参数的长短分为短期，中期和长期均线1.短期均线短期均线中最常用的是以5日均线和10日均线，分别代表一周或两周的平均价。

6.短期均线揭示了市场的短期震荡，投资者可以以此做出短线买卖的依据。

7.2.中期均线中期均线中最常用的是以20日、30日和60日为计算周期，20日均线代表一个月（4周）的平均股价，在中短线操作时常会被用到；30日均线和60日均线（季线）的波动更具稳定性，能指出了市场的中期波动方向，是投资者中线操作的重要依据。

8.3.长期均线长期均线中最常用到是120日均线和250日均线。

9.250日与股市的一年的开市时间相差不多，因而常被称为年线；而120日一般代表了半年的周期，因而常被称为半年线。

10.长期均线指明了行情的长期趋势，具有相当高的稳定性。

11.常用的计算方法包括短期均线（5日、10日）、中期均线（20日、30日〉和长期均线（60日、120日〉3种计算方法。

12.一、短期均线1、5日均线5日均线是最近五个交易日的成交均价，以下的10日均线、20日均线等都是如此。

13.5日平均价=(当日平均价+前4日平均价x4)+5.2、10日均线10日均线主要是和5日均线搭配使用的，它和5日均线形成交叉就是我们常见的金叉和死叉，向上是金叉，向下是死叉。

14.10日平均价=(当日平均价+前9日平均价x9)+10D二、中期均线1、20日均线20日均线是一个中线投资者参考的重要指标，它代表一个月内股价的成交均价，因为一个月也就20个交易日左右，一旦股价跌破了20日均线，代表市场走势很弱，需要我们卖出或者减仓。

15.20日平均价=(当日平均价+前19日平均价x19)+20.2、30日均线30日均线是沪、深股市大盘的中期生命线，每当一轮中期下跌结束指数向上突破30日均线，往往会有一轮中期上升。

16.30日平均价=(当日平均价+前29日平均价x429)+30.三、长期均线1、60日均线60日均线也被称为是季线，也就是一个季度的成交均价，这个周期已经挺长了，所以对于中长线投资者来说，它是很重要的一条线，也是中长线多空力量对比的一个分水岭。

17.60日平均价=(当日平均价+前59日平均价x59)+60.2、120日均线120日均线又称“半年线”，是某支股票在市场上往前120天的平均收盘价格，其意义在于它反映了这支股票120天的平均成本。

19.120日平均价=(当日平均价+前119日平均价x119)+120.拓展资料：均线的作用：均线的方向可以指出股价的趋势，同时均线对股价有支撑作用。

21.这些主要是依靠均线拐头的方向，但是均线往往有滞后性。

20日均线3天公式是什么？

您好，股价上穿20均线3天公式是：二十最腔悄孙高:=REF(HHV(MA(C,3),100),1);突破:CROSS(C>二十最高,0.5);扩展：那么下面就来看看20日均线运搏的一些含义、特征和选股方式吧：20日均线战法的技术含义：20日均线的含义在于周期不短也不长，所以能够较真实的反映出股价最为接近的趋势，他的低位拐弯意味着短期内趋势有好转的迹象，股价如果能够即时站稳于上就说明股价未来看涨，否则，只能代表趋势纯技术上的空头趋势。这一均线是经过长时间验证其在股价间的变化作用，能在任何时候任何位置给出一个明确的操作买卖信号。20日均线特征：20日均线是股票往前20天平均收盘价格点位的一条连接线，其意义在于，它反映的是这支股票20天的平均成本。每月有20个交易日，20日均线实际上就是月均线，它是介于短期均线与中长期均线之间的一条移动平均线。20日均线选股方法：1、股价向上突破20日均线。当股价经过一轮下跌后，已经跌无可跌了，股票一定会反弹。当股票经过调整向上突破20日均线并且是放量的，这就是技术上的买入点，这里需要注意的一点是要有成交量的配合，否则没有多大的意义。2、股价在长升趋势中回踩20日均线但不跌破20日均线。当股价在上升通道中回踩到20日线近时并没有跌破，而且成交量并不大。股份在回调后获得20日均线支撑是买入的最好时机。3、股价重新回到20日均线。股价在上升的过程中，涨幅不是很大。股价跌破正在向上运行的20日均线，但是股价很快拉回来，重新站上20日均线。这种情况我一般叫他假跌破，一般回调时是缩量的，上涨是成交量是方面大。投资者应该在股价重回20日均线时买入，操作时候最好的收盘前15分钟。以上就是股价上穿20日均线三天公式，以及一些关于20日均线的一些具体内容，希望我伍链的回答能对你有帮助！

移动平均线的怎么算的

移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。例：五日移动平均线计算方法：如下：第一日收盘价：5元第二日收盘价：6元第三日收盘价：7元，第四日收盘价：8元，第五日收盘价：9元5+6+7+8+9=35除以5等于7，那么五天的支撑就是7元，也是短期成本。跌破反抽跑。十日和20日以此类推。

股票技术指标-移动平均线（MA）指标

MA是股票技术分析中最常用的技术指标之一，经常被用来判断股票的趋势。这篇文章主要介绍MA指标的计算方法和使用方法。

MA是移动平均线(MovingAverage)的缩写，简称「均线」，代表过去一段时间内股票的平均价格。

均线的计算方法相对简单。它是在一定时期内股票收盘价的平均值。

以下是计算均线的基本步骤：

选择一个时间段：这个时间段可以是任何你选择的连续天数。常用的有5日、10日、20日、60日、120日、240日等。

加总这个时间段内的收盘价：例如，如果你正在计算10日均线，你就需要把过去10天的收盘价加总起来。

除以天数：然后，你把步骤2中得到的总和除以你选择的天数。例如，如果你在计算10日均线，你就需要把总和除以10。

这个结果就是你选择的时间段内的均线值。

例如，计算5日均线的公式为：

其中，P1、P2、P3、P4、P5分别代表最近5天的收盘价。

需要注意的是，均线每天都在变动，因为每天都有新的收盘价加入计算，同时最早的收盘价被排除出去。

均线的主要目的是帮助投资者理解股票价格的趋势。它可以提供以下几种重要信息：

当股票价格持续高于某一均线，特别是长期均线，如50日或200日均线，就可以认为股票可能处于上升趋势中。相反，如果股票价格持续低于某一均线，就可能处于下降趋势中。

短期均线和长期均线的交叉通常被视为买卖信号：

支撑：均线有时也被视为可能的支撑或阻力水平。如果股票价格下跌到某个均线，并在那里停止下跌或反弹，那么这个均线可能就是一个支撑线。

阻力：相反，如果股票价格上升到某个均线，并在那里停止上涨或开始回落，那么这个均线可能就是一个阻力线。

价格与均线的偏离程度也能提供一些信息。

常用的均线有以下几种：

根据你的风险偏好和投资周期，你可以选择不同的均线来判断股票的趋势，策略如下：

另外：

一周左右的短线我们主要看5日、10日、20日均线。单一均线交易法是指我们选一个均线，比如5日均线，然后根据这个均线的走势来判断买卖。

看一下中国科传的例子：

我们知道短均线（MA5、MA10）从下往上穿过长均线（MA20、MA60）时，称之为金叉，是买入信号；反之，称之为死叉，是卖出信号。

如上图1所示，MA5从下往上穿过MA20，股价也随之上涨，这是一个典型的金叉买入信号。

但是有时候并不是这样的，比如上图2的位置，MA5从下往上穿过MA20，但是股价并没有上涨，反而下跌了。因为此时长均线MA20仍然向下，这种情况我们称之为假金叉，不可盲目买入。

需要注意的是，均线是延后指标，意味着它基于过去的数据。因此，它不能预测未来价格，只能提供对当前市场趋势的理解。

同时，任何技术指标都不能保证100%的准确性，因此在使用均线时，投资者还需要结合其他技术指标和市场信息。以下是一些可能导致均线失效的情况：

在震荡或横盘的市场中，股票价格可能会频繁地在均线上下穿越，导致均线生成的买卖信号失效。在这种市场环境中，均线往往会产生许多假信号，使得投资者反复买入和卖出，增加交易成本。

重大的市场新闻或突发事件，如公司的财报发布、突然的经济政策变动、大规模的市场恐慌等，都可能导致股票价格短时间内大幅波动，这种情况下，均线可能无法及时反应这些变化。

如果股票价格在短期内发生极端波动，比如由于市场操纵或其他非常规行为导致的大幅度价格波动，那么均线也可能失效，因为它是基于过去一段时间的平均价格计算的，可能无法反映出这种短期内的极端变动。

均线是一种简单而有效的技术指标，它可以帮助投资者更好地理解市场趋势，从而做出更好的投资决策。在使用均线时，投资者需要注意以下几点：

如何你看完本篇文章有任何疑问或者建议，欢迎在下方留言，我会及时回复。

常用的均线计算方法包括哪些_ip138媒体号

编辑时间：2021-10-2523:2702092复制链接

一、均线的定义

1、均线是什么

均线是投资者经常用的一种关键的技术指标，它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期所得到的一根平均线。假设在一周内规定了5天是交易日，5个交易日的收盘价相加除以5计算的平均数值，10日、20日等同样如此。

均线参照的参数不一样，是有不同的作用和反应情况的。常用的参数有5日、10日、20日、30日、60日、120日、250日。常用的颜色有白色（5日线）、黄色（10日线）、紫色（20日线）、绿色（30日线）、灰色（60日线）、蓝色（120日线）、橙色（250日），当然颜色是可以变动的，股民可以根据自己的喜好，任意设定喜欢的颜色。

1、如何在走势图看均线

（1）添加均线：比如在股票软件界面按MA键出现如下图再按回车键就可以添加了

（2）查看均线：

均线是一个时间区间内平均价格和趋势的反映，从均线中，直观呈现到我们面前的是过去一个时段内价格总体运行情况。每根线的作用和意义都不尽相同，接下来，就把它们的关系给大家讲一下吧

（1）5日均线（攻击线）：股票价格上升突破攻击线，且攻击线呈现向上的趋势则会导致短期内看多。同样的情况下，如果5日均线向下股价跌破均线则短期看空。

（2）10日均线（行情线）：如果操盘线在盘中持续上涨，假如操盘线被股价所突破，则意味着波段性中线上涨，否则会下降。

（3）20日均线（辅助线）：作用是协助10日均线，对价格运行力度与趋势角度进行推动并修正，让价格趋势运行方向稳定。在盘中辅助线呈持续向上的攻击状态的情况下，当价格高于辅助线，这个的含义就是波段性中线行情开始看多，反向也就是空了。

（4）30日均线（生命线）：作用就是指明股价在中期的各种运动趋势，生命线起到的主要作用还得是较强的压力和支撑的作用。在盘中也是大致一样的，要是生命线呈上升的趋势，而股价突破某一值或在线上册则看多，要不然看空，

（5）60日均线（决策线）：价格的中期反转趋势可以从这里看出，指导价格大波段级别运行于事先预定好的走势里面。基本主力一般都是很重视这根均线的，它能对于股价的中期趋势起很大的作用。

（6）120日均线（趋势线）：作用仍是这样，即指明价格中长期的反转趋势，指点着价格方面，能够大波段大级别的运行在特定的趋势中。当股价突破趋势线时，短时间之内应该不会反转，到反转的时间一般都要十几天。

（7）250日均线（年线）：是否需要长期投资就可以参考均线。公司的基本状况跟业绩都是可以通过它来反应的。

（1）多头排列：表示现在多条均线支撑股价上涨，所以看多。

（2）空头排列：表示多条均线反压股价，则看空。

（3）银山谷：短中线的话都穿过长线时所形成的图像，就会在下边出现一个四边形，或者是三角形，呈现出一个类似于山谷的形状，长期下跌后首次出现的山谷，叫银山谷。

（4）金山谷：继银山谷之后又发现一个山谷，一般会比银山谷的买入点更加靠谱。

股票60天内五日均线大于20日均来自线公式

大多数股民朋友在炒股的可能比较看重股价的皮竖链情况，然而就会忽视一些重要的技术指标，但是炒股也是会运用到技术指标的，然而均线则是技术指标里的很关键的一个点。均线是什么意思，是什么含义同时怎么应用起来呢？下面我就为大家简单说一下，希望对大家来说很有用。在这之前，这里有份福利先领取--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！一、均线的定义1、均线是什么均线它就是投资者常用的一项重要的技术指标，它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期所得到的一根平均线。比方说一周有五个交易日，也就是5天的收盘价加在一起除5便可得到这几天的平均收盘价，10日、20日等的计算方法是相同的。2、均线有哪些、不同颜色不同的参数给均线做依据，其作用和反应情况也是不相同的。常用的参数有5日、10日、20日、30日、60日、120日、250日。常用的燃孙颜色有白色（5日线）、黄色（10日线）、紫色（20日线）、绿色（30日线）、灰色（60日线）、蓝色（120日线）、橙色（250日），颜色并不是一一对应的，股民可以根据自己的喜好，任意设定喜欢的颜色。二、均线的简单应用1、如何在走势图看均线（1）添加均线：首先要调整到股票软件界面再按一下MA键出现了下面这种图再按回车键就可以了（2）查看均线：2、分析时用哪条均线所能反映的是一个时间区间内平均价格和趋势，均线能够将过去一个时段内价格总体运行情况直观地显示出来。每一根线的作用和意义都不纤袭同，下面简单跟大家说说它们的关吧（1）5日均线（攻击线）：股价上涨突破了攻击线，并且还呈现上升趋势，短期内将看涨。同理，如果说5日均线向下股价跌破均线则短期看空。（2）10日均线（行情线）：盘中的操盘线越来越高的时候，股价突破操盘线，则意味着波段性中线上涨，相反则是下滑。（3）20日均线（辅助线）：协助10日均线就是它的主要作用，不仅对价格运行力度和价格趋势角度进行推进，而且能对二者进行修正，使得价格趋势运行的方向得以稳定。若在盘中辅助线呈持续向上的攻击状态之时，当价格高于辅助线，波段性中线行情在这种情况下已经开始看多，反面就是空（4）30日均线（生命线）：它可以用来表明股价在中期运动的趋势，生命线作为较强的压力和支撑的作用。在盘中也是类似的，要是生命线趋势在上升，而股价突破或在线之上则看多，不这样就看空，（5）60日均线（决策线）：可以从中看出价格的中期反转趋势，指导价格大波段级别运行于提前预定好的趋势之中。基本主力基本上都会特别注重这根均线，在股价中期的趋势它能起到很大的作用。（6）120日均线（趋势线）：作用还是不变的，就是指明价格中长期的反转趋势，需要进行引导和指导，价格才能大波段大级别的运行在既定的趋势之中。如果股价突破了趋势线，短时间内基本不会有反转趋势，差不多要十多天才能够有所反转的。（7）250日均线（年线）：想要有相关参考，看均线就可以了。公司的大致情况和业绩它都有所呈现。以上是每根线的主要作用，但是我们应该要把多条均线结合起来考虑，才能得出更好的答案和结果。不知道哪只股票值得购买？会不会有风险的存在？可以戳这个链接，获得这个诊股报告是专属你的！【免费】测一测你的股票当前估值位置？3、均线一些常见形态有哪些？（1）多头排列：表示多条均线支撑股价上涨，则看多。（2）空头排列：表示多条均线反压股价，则看空。（3）银山谷：短中线都穿过长线时形成的图形，就会在下边出现一个四边形，或者是三角形，一个类似于山谷的形状就会出现，而在长期下跌以后第一次出现的山谷，被叫银山谷。（4）金山谷：在银山谷后面再出现一个山谷，经常比银山谷的买入点更加稳当。正常情况下，大家选择买的股票都是买龙头股，因为此类的股票一向是行业中的最为厉害的，在股市中也可以带来一波好的形势。我这里也将A股各行业的龙头股名单列出来了，不要钱的与大家一起享受~吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！应答时间：2021-09-24，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

移动平均线的怎么算的

他这个资料只是另一种算法，算下来其实也是对的，你的算法肯定是对的，现在都这么算。MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/NC:某日收盘价N:移动平均周期

python数据分析基础教程课后答案余本国(python数据分析基础第二版)|仙踪小栈

一、Python基础教程

《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

二、Python编程：从入门到实践

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DjangoWeb框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

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一维数组情况：

二维数组情况：

3参数情况：

2参数情况：

1参数情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：第三个参数指定维度

可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。

那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加

可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。

那么怎么保持在二维添加元素呢？同样设置axis参数

标记缺失值：isnan()函数

补充缺失值：

2.hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组

3.vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组

hsplit()函数：横向拆成几个数组

vsplit()函数：纵向拆成几个数组

axis=0：每一列的元素求和

axis=1：每一行的元素求和

axis=0：每一列求均值

axis=1：每一行求均值

axis=0：每一列求最大值

axis=1：每一行求最大值

pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。

可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。

header=1时结果如下：

header=None时结果如下：

usecols=[2]：指定第二列

数据如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]

iloc()挑选：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]

方法三：

删除整行都为缺失值的行：需要指定how参数

默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行

参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前

concat()函数采用全连接的方式，没有的数设置为缺失值

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281MB，黄红梅张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握JupyterNotebook常用功能　14

1.4.1　掌握JupyterNotebook的基本功能　14

1.4.2　掌握JupyterNotebook的高级功能　16

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

实训2　分析19962015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

JupyterNotebook（此前被称为IPythonnotebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。定义（推荐学习：Python视频教程）用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub和JupyterNotebookViewer，将JupyterNotebook分享给其他人。在JupyterNotebook中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。使用数据挖掘领域中最热门的比赛Kaggle里的资料都是Jupyter格式。架构Jupyter组件Jupyter包含以下组件：JupyterNotebook和……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下：这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为itchat，pandas，pyecharts等1、安装itchat微信的pythonsdk，用来获取个人好友关系。获取的代码如下：importitchatimportpandasaspdfrompyechartsimportGeo,Baritchat.login()friends=itchat.get_friends(update=True)[0:]defUser2dict(User):User_dict={}User_dict["NickName"]=User["NickName"]ifUser["NickName"]else"NaN"User_dict["City"]=User["City"]ifUser["City"]else"NaN"User_dict["Sex"]=User["Sex"]ifUser["Sex"]else0User_dict["Signature"]=User["Signature"]ifUser["Signature"]else"NaN"……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。效果：直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。#wxfriends.py2018-07-09importitchatimportsysimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文importjiebaimportjieba.possegaspsegfromscipy.miscimportimreadfromwordcloudimportWordCloudfromosimportpath#解决编码问题non_bmp_map=dict.fromkeys(range(0x10000,sys.maxunicode+1),0xfffd)#获取好友信息defgetFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportoperatorfromsklearnimportdatasets,linear_modelfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个*品数据分析的小项目来练一下手。

数据分析的目的：

本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的*品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的*品等。

数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。

数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据)提取码:6xm2

数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据)提取码:6xm2

数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理

在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。

在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：

获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购*时间”和“社保卡号”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。

缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。

在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下：

在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。

可以使用astype()函数转为浮点型数据：

在“销售时间”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型：

此时时间是没有按顺序排列的，所以还是需要排序一下，排序之后索引会被打乱，所以也需要重置一下索引。

其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列

通过描述统计信息可以看到，“销售数量”、“应收金额”、“实收金额”这三列数据的最小值出现了负数，这明显不符合常理，数据中存在异常值的干扰，因此要对数据进一步处理，以排除异常值的影响：

数据清洗完成后，需要利用数据构建模型（就是计算相应的业务指标），并用可视化的方式呈现结果。

月均消费次数=总消费次数/月份数（同一天内，同一个人所有消费算作一次消费）

从结果可以看出，每天消费总额差异较大，除了个别天出现比较大笔的消费，大部分人消费情况维持在1000-2000元以内。

接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析：

结果显示，7月消费金额最少，这是因为7月份的数据不完整，所以不具参考价值。

2月和3月的消费金额迅速降低，这可能是2月和3月处于春节期间，大部分人都回家过年的原因。

对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序：

截取销售数量最多的前十种*品，并用条形图展示结果：

结论：对于销售量排在前几位的*品，医院应该时刻关注，保证*品不会短缺而影响患者。得到销售数量最多的前十种*品的信息，这些信息也会有助于加强医院对*房的管理。

每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。

结论：从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。

Python在大数据行业非常火爆近两年，asapythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与*物之间的规律等。

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

安装：

下载地址是：

我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：

下载好后，使用pipinstall"numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"

安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

直接上代码：

下面看看pandas输出的结果，这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pipinstall“包名”安装。whl包下载地址是：

我们安装这个模块直接使用pipinstall即可。不需要提前下载whl后通过pipinstall安装。

下面请看代码：

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。

我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

returns=np.diff(arr)/arr[:-1]#diff返回的数组比收盘价数组少一个元素

np.sqrt(1./252.)平方根，浮点数

dates,close=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',usecols=(1,6),converters={1:datestr2num},unpack=True)

defdatestr2num(s):

Dates=[4.0.1.2.3.4.0.1.2.3.4.0.1.2.3.4.1.2.4.0.1.2.3.4.0.

1.2.3.4.]

foriinrange(5):

#创建一个数组，用于存储三周内每一天的索引值

defsummarize(a,o,h,l,c):#open,high,low,close

np.savetxt("weeksummary.csv",weeksummary,delimiter=",",fmt="%s")#指定了文件名、需要保存的数组名、分隔符(在这个例子中为英文标点逗号)以及存储浮点数的格式。

格式字符串以一个百分号开始。接下来是一个可选的标志字符：-表示结果左对齐，0表示左端补0，+表示输出符号(正号+或负号-)。第三部分为可选的输出宽度参数，表示输出的最小位数。第四部分是精度格式符，以”.”开头，后面跟一个表示精度的整数。最后是一个类型指定字符，在例子中指定为字符串类型。

defmy_func(a):

(1)使用ones函数创建一个长度为N的元素均初始化为1的数组，然后对整个数组除以N，即可得到权重。如下所示：

在N=5时，输出结果如下：

(2)使用这些权重值，调用convolve函数：

sma=np.convolve(weights,c)[N-1:-N+1]#卷积是分析数学中一种重要的运算，定义为一个函数与经过翻转和平移的另一个函数的乘积的积分。

plot(t,c[N-1:],lw=1.0)

指数移动平均线(exponentialmovingaverage)。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史上的数据点赋予的权重以指数速度减小，但永远不会到达0。

Exp[1.2.718281837.389056120.0855369254.59815003]

Linspace返回一个元素值在指定的范围内均匀分布的数组。

Linspace[-1.-0.75-0.5-0.250.]

weights=np.exp(np.linspace(-1.,0.,N))

ema=np.convolve(weights,c)[N-1:-N+1]

plot(t,c[N-1:],lw=1.0)

print"Clipped",a.clip(1,2)#将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值，而所有比给定最小值还小的元素全部设为给定的最小值

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移动平均怎么均——两种计算方式的特点和用途

移动平均怎么均？

怎么均的问题，其实就是如何计算均线值MA。在交易软件中，通常有四种均线的计算方法：

Simple：简单移动平均

Exponential：指数加权移动平均

Smoothed：指数平滑移动平均

LinearWeighted：线性加权移动平均

本文主要介绍前两种常用的均线计算方法。

Simple

Simple（简单移动平均线）在交易软件中通常简写成SMA。

SMA(n)=SUM（C，n）/n

C：价格

n：参数

SMA均线值的计算是选取过去n个单位时间的价格求和除以单位时间的个数n。

在Excel中使用SUM求和公式就可以很容易的计算。

首先下载或整理好基础数据。包括日期、时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量数据等。

然后确定计算简单移动平均线的价格标的和参数。我在上图示例中使用的是收盘价C（F列数据）以及参数10。

注意，当你选择的参数是n，就要先有n个价格数据才能计算。比如我的参数是10，就要等到第11行，有10个收盘价数据后才开始计算。

在该单元格输入公式：=SUM(F2：F11)/10

得出第一个均线值后，点击该单元格，鼠标按住右下角的小黑点，向下拖拉或者双击，之后的数据就可以自动运算了。

Exponential

Exponential（指数加权移动平均线）在交易软件中通常简写成EMA。

EMA(Tn)=C(n)*2/(n+1)+EMA(Yn)*(n-1)/(n+1)

T：今日

C：价格

n：参数

Y：上一日

EMA均线值的计算比较复杂。通过上面的公式可以看出，指数加权移动平均线的计算实际上是对价格进行了“权重”处理。越靠近当前时间的价格，其对均线值的贡献度越大。

特别要注意的是，公式里的EMA(Yn)，是指上一个单位时间的EMA(n)的均线值。

EMA同样可以在Excel中进行计算。

和SMA的计算不太一样，EMA的计算要从第一个“价格”算起。

假设选取收盘价格计算参数为10的EMA。

在最近10个单位时间的第一个EMA值直接选取收盘价格代替。

第二个EMA值输入公式：=F3*2/11+I2*9/11

公式中的单元格‘I2“实际上就是上一个时段的EMA均线值。

计算好第二个EMA值后，点击小黑点下拉或双击就可以自动计算下面的EMA均线值。

一定要注意，当参数是10的时候，直到第11行，第10个收盘价格被计入权重后，所计算出的EMA均线值（单元格为I11）才是我们真正需要的第一个EMA(10)。

EMA的权重

假设计算收盘价格的10日指数加权移动平均线。那么上面EMA的公式可以写成：

EMA(T10)=C(10)*2/11+EMA(Y10)*9/11

也就是说，当前的收盘价C(10)的2/11被计算到了当前的EMA(10)中。在同样的参数条件下，当前的收盘价格C(10)只有1/10被计算到当前的SMA(10)中。

在EMA(n)中C(n)被提取的权重为2/(n+1)，在SMA(n)中C(n)被提取的权重1/n。

当n>1时，2/(n+1)/(1/n)>1，因此，C(n)在EMA(n)中的权重要大于在SMA(n)中的权重。

另外，在构成EMA(Tn)的另一部分EMA(Yn)中，C(n-1)也被提取了2/(n+1)的权重。也就是说，C(n-1)在EMA(Tn)中，被提取了2/(n+1)*[(n-1)/(n+1)]，换成10日参数就是在EMA(10)中C(9)被提取了2/11*9/11的权重。

同理，C(8)在EMA(10)中被提取了2/11*9/11*9/11的权重。

也就是说，在EMA(10)中，C(10)、C(9)、C(8)……C(1)被提取的权重是成等比例递减的。

这个比例是(2/11)/(2/11*9/11)=11/9，或(n+1)/(n-1)。

可以看出，越是接近当前时间的“价格”其对EMA的计算影响越大。而在SMA中，“价格”并不因时间先后因素而具备不同权重，每一个价格都具有相同的权重。

如果参数是10，那么在EMA(10)中，10个收盘价被提取的权重，是由近到远以11/9的比例递减的。

如果参数是60，那么在EMA(60)中，60个收盘价被提取的权重，是由近到远以61/59的比例递减的。

而无论参数是多少，在SMA(n)中，n个收盘价被提取的权重都是相同的1/n。

EMA还是SMA

EMA和SMA各有特点，并不存在优劣之分。那么在实际的使用中，我们究竟是使用SMA还是使用EMA呢？这还需要结合两者的特点和实际的使用用途进行具体的分析。

单均线策略

单均线策略主要是观察价格对均线的穿越情况。基于这种用途，交易者一般有两种诉求：

当使用小参数时，希望价格不要频繁穿越均线

当使用大参数时，希望价格不要过于远离均线

基于第一种诉求，SMA是一个更好的选择。因为从上面权重的分析中我们可以看出，当前的价格对于EMA均线值的影响要大于SMA，并且参数越小，这种影响力就越大。这就导致均线值会更加贴近当前价格，从而更易引发穿越行为。

而基于第二种诉求，EMA则是更好的选择。随着参数变大，当前价格对均线值的影响力会变弱。但是由于受到根据时间先后分配权重的影响，整体上来说，近期价格的权重会高于远期价格的权重，因此均线值会更加贴近近期价格，尤其是在市场存在趋势的状态下。

双均线及多均线策略

双均线和多均线策略的主要诉求是观察交叉和排列。基于这种用途，交易者一般也有两种诉求：

均线交叉克制

均线排列平滑

比较下面两图。上图使用的是EMA(12)和EMA(26)均线组合。下图使用的是SMA(12)和SMA(26)均线组合。在这种弱趋势市场状态下，相较于SMA，如果使用EMA均线，可以避免两个回合的不必要的均线交叉。

这是因为在EMA(26)中，其后12个价格占据了更大的权重，因此可以和EMA(12)表现出更强的同步性和相似性，所以其交叉的频率会相对较低。

在SMA中，由于采用简单的同权平均，SMA(26)中前14个价格对当前均线值的影响会较大。这就导致其和SMA(12)的交叉存在一定的偶然性和随机性，并且其中一些交叉行为更是被动的交叉（如价格回升均线死叉随后再度金叉）。

也正是基于权重的因素，在多条均线排列时，EMA要比SMA显得更加有序和平滑。

下图是使用多条EMA均线构成的均线带。

下图是使用同样参数的多条SMA均线构成的均线带。

因此，如果希望均线的交叉不要过于频繁，或者希望均线较为平滑的排列时，EMA是更好的选择。

为什么要学会计算均线？

尽管在交易软件上可以实时计算各种均线值，但是学习使用图表计算还是有必要的。因为利用EXCEL可以进行各种跟均线有关的复盘作业。

比如，当我计算出均线值后，我就可以算出前后两个均线值的差，有了这个差值就可以计算出均线的斜率和斜率的变化。均线的斜率及变化在某些情况下，可以衡量出趋势的力度。

再比如，通过某典型价格和均线值的比较，可以计算出价格相对均线的偏离度。偏离度是反映价格超买超卖的比较有效的指标。假如经过统计，价格的高低点相对MA(n)的偏离度极值区域在3%，那么我就可以在这个位置设置止盈锁定利润。

另外，还可以通过计算两条均线得出它们的差值。利用这个差值既可以观察两条均线的交叉情况，又可以观察两条均线的分离度。均线的分离度会为判断趋势转折或背离提供很有价值的信息。

计算均线还有一个用处，可以通过逆运算，算出若当前时间单位的“选取价格”为多少时，两条均线会发生交叉，或价格会对均线进行穿越。

总之，学会均线的计算是真正将均线“为我所用”而非被均线“牵着鼻子走”的第一步。

均线在其他技术指标的运用

在常用的技术指标MACD中会涉及到均线的计算。

其中MACD的快线表达的是两条均线的差值。通常是使用是EMA均线计算两个参数的差值（目的是观察交叉）。

而MACD的慢线是对快线，也就是两条均线的差值进行了一次简单移动平均，使用的是SMA的计算方法（目的是观察转向）。

在BOLL通道中，同样存在均线的计算。BOLL(n)的中轨其实就是SMA(n)（目的是观察价格的穿越）。而上下轨是对SMA(26)进行的标准差处理。

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成本均线指标是什么意思呢？

成本均线指标（Cost Average Line），又称为成本线指标、成本分布指标，是一种技术分析工具，用于研判证券价格的成本分布情况和长期趋势。

成本均线指标的计算方法与移动平均线相似，但其计算的基准不同。成本均线指标以成本作为计算基准，通过计算一定时期内证券的成本价格平均值来判断证券的基准价格。这样可以消除价格的波动干扰，更准确地反映证券价格的长期趋势。

成本均线指标有两种常见的计算方法，分别是简单成本均线和加权成本均线。简单成本均线是指将一定时期内的成本价格相加，再除以时期数，得到平均成本值。而加权成本均线则是将不同时期的成本价格加权相加，再除以总权重，得到加权平均成本值。

成本均线指标可以通过观察成本均线的走势和与证券价格的关系，来判断证券价格的长期趋势和可能的买卖信号。一般来说，如果证券价格位于成本均线之上，则可能是上升趋势；如果证券价格位于成本均线之下，则可能是下降趋势。当证券价格与成本均线发生交叉时，也可能形成买卖信号。

需要注意的是，成本均线指标是一种较为简单的技术分析工具，不能单独作为买卖决策的依据，需结合其他技术指标和基本面分析进行综合判断。