数据文件 66001_.txt 内容格式:
date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz5
2012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.0023
2012-12-31,0.9435,0.8945,1.0435,1.0031,1.1229,1.0027
2013-01-04,0.9403,0.8898,1.0385,1.0032,1.1183,1.0030
... ...

pd_roll_mean1.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import os, sys
if len(sys.argv) ==2:i = sys.argv[1]
else:print 'usage: pd_roll_mean1.py i 'sys.exit(1)import pandas as pd
# dataFrame  第6章 数据加载   读写文本格式的数据 第167页
df = pd.read_csv('/python/66001_.txt', parse_dates=True, index_col=0 )df.head() # 预览前5行数据
df.describe() # 数据基本统计量import matplotlib.pyplot as plt
# 加这个两句 可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsejz = 'jz'+str(i)
df[jz].plot(figsize=(12,6), grid=True, legend=jz, label='66001'+str(i))
# 画30日移动平均线
pd.rolling_mean(df[jz], 30).plot(grid=True)
plt.show()

运行 python pd_roll_mean1.py 5

参考书:[ 利用Python进行数据分析 ]

python 3.7 , pandas 0.23 以上 画移动平均线  新的代码:
[https://blog.csdn.net/belldeep/article/details/87475412]

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