使用以下数据:
Open High Low Last Volume
Timestamp
2016-06-10 16:10:00 2088.00 2088.0 2087.75 2087.75 1418
2016-06-10 16:11:00 2088.00 2088.0 2087.75 2088.00 450
2016-06-10 16:12:00 2088.00 2088.0 2087.25 2087.25 2898
我希望使用滚动移动平均线如下:
data["sma_9_volume"] = data.Volume.rolling(window=9,center=False).mean()
这给了我这个输出:
Open High Low Last Volume candle_range sma_9_close sma_9_volume
Timestamp
2014-03-04 09:38:00 1785.50 1785.50 1784.75 1785.25 24 0.75 1785.416667 48.000000
2014-03-04 09:39:00 1785.50 1786.00 1785.25 1785.25 13 0.75 1785.500000 30.444444
2014-03-04 09:40:00 1786.00 1786.25 1783.50 1783.75 28 2.75 1785.333333 30.444444
2014-03-04 09:41:00 1784.00 1785.00 1784.00 1784.25 12 1.00 1785.083333 22.777778
2014-03-04 09:42:00 1784.25 1784.75 1784.00 1784.25 18 0.75 1784.972222 20.222222
2014-03-04 09:43:00 1784.75 1785.00 1784.50 1784.50 10 0.50 1784.888889 20.111111
2014-03-04 09:44:00 1784.25 1784.25 1783.75 1784.00 32 0.50 1784.694444 18.222222
从中获取输出的最佳方法是什么:
data["sma_9_volume"] = data.Volume.rolling(window=9,center=False).mean()
并且输出仅返回2个小数点,即48.00
而不是48.000000
答案 0 :(得分:2)
你可以使用pandas'round
功能
data["sma_9_volume"]=data["sma_9_volume"].round(decimals=2)
或直接:
data["sma_9_volume"] = data.Volume.rolling(window=9,center=False).mean().round(decimals=2)