Python DataFrame求股票的5日均线
在股票分析中，常常需要计算股票的均线来判断股票的走势。均线是通过统计一段时间内的股价平均值来反映股票价格的走势。在本文中，我们将使用Python的pandas库中的DataFrame来计算股票的5日均线，并给出相应的代码示例。
什么是DataFrame？
DataFrame是pandas库中一个重要的数据结构，类似于Excel中的表格。它由多个列组成，每个列可以是不同的数据类型。DataFrame提供了灵活的方式来处理和分析数据，尤其是结构化的数据。
准备工作
在计算股票的5日均线之前，我们首先需要准备相应的数据。在本示例中，我们将使用pandas_datareader库来从雅虎财经获取股票的历史数据。如果你还没有安装pandas_datareader库，可以使用以下命令进行安装：
!pip install pandas_datareader
接下来，我们需要导入相关的库和模块：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
获取股票数据
在获取股票数据之前，我们需要设定股票的代码和时间范围。在本示例中，我们以苹果公司（AAPL）的股票为例，设定时间范围为2018年1月1日至2020年12月31日：
start = datetime.datetime(2018, 1, 1)
end = datetime.datetime(2020, 12, 31)
symbol = 'AAPL'
接下来，我们可以使用pandas_datareader库中的DataReader函数来获取股票的历史数据，并将其保存至DataFrame中：
df = web.DataReader(symbol, 'yahoo', start, end)
计算5日均线
获取股票历史数据后，我们可以使用pandas库中的rolling函数来计算5日均线。rolling函数可以在指定的窗口范围内进行计算，并返回一个新的DataFrame。
df['5日均线'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
在上述代码中，我们使用df['Close']表示股票的收盘价，通过rolling函数计算其5日均线，并将结果保存至df['5日均线']列中。
可视化结果
计算完毕后，我们可以使用matplotlib库来可视化均线结果。具体代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Close'], label='Close')
plt.plot(df['5日均线'], label='5日均线')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price with 5-day Moving Average')
plt.legend()
plt.show()
在上述代码中，我们使用plt.plot函数分别绘制了股票的收盘价和5日均线，并使用plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函数设置了相应的标签和标题。最后，使用plt.legend函数显示图例，并使用plt.show函数显示图形。
结果展示
通过上述代码，我们可以得到一张包含股票收盘价和5日均线的图形，用于帮助我们分析股票的走势。
以下是一个示例的序列图（sequence diagram），展示了上述代码的执行过程：
sequenceDiagram
participant 获取股票数据
participant 计算均线
participant 可视化结果
获取股票数据 -> 计算均线: 获取历史数据
计算均线 -> 可视化结果: 计算5日均线
可视化结果 -> 可视化结果: 绘制图形
以下是一个示例的甘特图（gantt diagram），展示了上述代码的时间分配情况：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 股票5日均线计算流程
section 数据准备
数据准备 :done, 2022-11-01, 5d
section 获取股票数据
获取股票数据 :done
