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我有一个如下所示的 DataFrame:
LAST PRICE VOLUME volume_ratio
date
2005-01-03 1202.08 1.332210e+09 1.23
2005-01-04 1188.05 1.552646e+09 1.55
2005-01-05 1183.74 1.428365e+09 1.65
2005-01-06 1187.89 1.331004e+09 1.23
2005-01-07 1186.19 1.273960e+09 0.83
2005-01-10 1190.25 1.213694e+09 1.06
用period = 5
,我想计算移动平均线 VAMA = CumSum/CumDiv
其中 CumSum = (df['volume_ratio']*df['LAST PRICE']).cumsum()
和 CumDiv = df['volume_ratio'].cumsum()
, 条件为 CumDiv <= Period
.
最初我想使用 expanding.sum()
和 df.apply
会工作,但我正在努力;像这样的东西:
cum_div = df['volume_ratio'].expanding(min_periods = 1).sum()
cum_summ = (df['LAST PRICE']*df['volume_ratio']).expanding(min_periods =1).sum()
df['cum_sum'] = df.apply(lambda x: cum_summ if cum_div <= 13, axis = 1)
这显然行不通,所以我对解决这个问题的最佳方法很感兴趣。
提前致谢
最佳答案
只使用滚动
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rolling.html
df['myrollingmean'] = df.VAMA.rolling(window = 5).mean()
关于python - 成交量加权移动平均线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43258216/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!